多重正交回歸<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我有一個多元線性回歸擬合，它有一個實際的預測圖，如下所示：
實際按預測情節
由於標準回歸似乎存在偏差，我能做些什麼來獲得更好的契合度呢？在JMP或SAS中是否存在適當的多重正交回歸？如果是這樣的話？我可以使用JMP中的另一種技術來解決這個問題嗎？該模型只是主要影響。
Re：多重正交回歸你好bjbreitling，
我建議的第一件事是在Analyze> Modeling下進行分區分析。 使用與原始分析相同的響應和因子。 通過在模型對話框中選擇驗證部分，確保使用至少20％的驗證集。 您還可以創建一個驗證列，然後將其添加到分析中。 首先是第一件事。 設置好後，選擇確定，然後您將看到分析頁面。 模型構建部分尚未運行。 您需要選擇Go。 如果您沒有看到Go，那麼您還沒有選擇驗證集。 如果您沒有看到Go，請選擇Split並繼續選擇Split，直到您不再進一步 - 單擊split時不會再進行拆分。 轉到頂部的紅色熱點並選擇列貢獻，以查看哪些變量對您的模型最重要。 如果你有JMP Pro做同樣的分析，但這次做一個Bootstrap森林。 您可能會發現重要的變量存在差異。
從這一點開始，返回Fit Model並使用最重要的變量構建僅限Main Effect模型，然後構建包含Interactions的模型。 如果有重要的互動，你會在這裡看到它們。 同樣，如果你有JMP Pro，請使用右上角標準最小二乘法下拉下的廣義回歸平台。這是一個很好的變量收縮技術，可以嘗試所有主要效果和相互作用。
在JMP中，在Analyze> Fit Y by X下進行單變量正交擬合。 不確定SAS在那裡提供什麼。
希望這可以幫助，
法案
