바이너리 출력을 제공하는 프로세스를 분석하는 방법은 무엇입니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />저는 제조 공정의 출력(수락 또는 거부)에 대한 입력 변수(약 30개의 입력)의 영향을 연구하고 있습니다. 이 분석을 수행할 수 있는 방법이 있습니까?
나는 이것을 피팅하려고 시도했지만 Rsquare 값은 4-5%에 불과합니다. 이와 관련하여 귀하의 도움에 감사드립니다.
Re: 바이너리 출력을 제공하는 프로세스를 분석하는 방법은 무엇입니까?다음은 몇 가지 다른 아이디어입니다.
1. 변수 식별 비즈니스에 종사하는 경우 JMP 및 JMP Pro의 파티션 플랫폼 중 하나를 사용하거나 JMP Pro가 있는 경우 일반화 회귀 플랫폼 또는 PLS - 판별 분석 플랫폼의 워크플로를 사용해 볼 수 있습니다. 나는 고전적인 로지스틱 회귀 프로세스가 어려움을 겪는 광범위하고 얕은 데이터 상황을 위한 PLS - DA 플랫폼을 좋아합니다. 신경망은 JMP Pro 없이도 가능합니다.
2. 진정한 예측 모델을 구축하려는 경우에도 위의 내용을 사용할 수 있습니다. 이 경우 다시 JMP Pro(버전 13)가 있는 경우 '생산 예측 모델' 스코어 코드를 생산 환경으로 내보내고 싶을 때 수식 저장소 기능을 살펴보십시오. .
3. JMP Pro가 있는 경우(이 작업은 JMP에서도 수행할 수 있지만 훨씬 더 많은 작업이 필요함) 유연한 모델 검증 기능을 사용하여 원본 데이터의 교육, 검증 및 테스트 세그먼트를 생성합니다. 맹목적으로 모델을 사용하기 전에 전체 미분류 비율과 유형을 반성하는 것이 중요합니다. 혼동 행렬을 살펴보세요! 이 경우에도 ROC 곡선을 살펴보고 싶습니다.
4. 다시 말하지만, JMP Pro가 있는 경우 모델 비교 플랫폼을 사용하여 여러 모델을 서로 쉽게 비교할 수 있습니다.
Re: 바이너리 출력을 제공하는 프로세스를 분석하는 방법은 무엇입니까?한 가지 더: 이진 회귀에 대한 McFadden의 의사 r-제곱 통계는 JMP의 엔트로피 R-제곱으로 제공됩니다.0.2 - 0.4의 값은 공정한 것으로 간주되고 0.4 이상은 매우 좋은 것으로 간주됩니다.
Re: 바이너리 출력을 제공하는 프로세스를 분석하는 방법은 무엇입니까?또한 Y 변수가 연속적이지 않고 서수 또는 명목인지 확인하십시오!JMP는 Fit Y by X 플랫폼에서 자동으로 로지스틱 회귀를 수행합니다.위에서 언급한 내 기사는 Logistic Regression이 무엇인지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.나는 야구 데이터를 사용하여 플레이어가 명예의 전당에 들어갈 가능성에 대한 타격 통계의 영향을 결정합니다(이진 출력: 0=아웃, 1=인).타격 통계는 연속 입력입니다.
Re: 바이너리 출력을 제공하는 프로세스를 분석하는 방법은 무엇입니까?http://www.qualitydigest.com/inside/quality-insider-article/babe-ruth-and-binary-logistic-regression.html
위 링크에서 이진 로지스틱 회귀에 대한 내 Quality Digest 기사를 참조하십시오.이것이 바로 당신에게 필요한 것 같습니다!
도움이 되었기를 바랍니다!
