<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai un ajustement de régression linéaire multiple qui a un tracé réel par prédit qui ressemble à ceci:
Réel par tracé prévu
Que puis-je en faire pour obtenir un meilleur ajustement car il semble y avoir un biais de régression standard. Existe-t-il une régression orthogonale multiple due dans JMP ou SAS et si oui, comment ? Existe-t-il une autre technique dans JMP que je peux utiliser pour résoudre ce problème ? Le modèle n'est que des effets principaux.
Bonjour bjbreitling,
La première chose que je recommanderais est de faire une analyse de partition sous Analyser > Modélisation.Utilisez la même réponse et les mêmes facteurs que pour l'analyse originale.Assurez-vous d'utiliser un ensemble de validation d'au moins 20 % en sélectionnant une partie de validation dans la boîte de dialogue du modèle.Vous pouvez également créer une colonne de validation que vous pourrez ensuite ajouter à l'analyse.Tout d'abord, cependant.Une fois que vous avez configuré les choses, sélectionnez OK, puis vous verrez la page d'analyse.La partie construction du modèle n'a pas encore été exécutée.Vous devrez sélectionner Go.Si vous ne voyez pas Go, c'est que vous n'avez pas sélectionné de jeu de validation.Si vous ne voyez pas Aller, sélectionnez Fractionner et continuez à sélectionner Fractionner jusqu'à ce que vous ne puissiez plus aller plus loin - plus aucun fractionnement n'aura lieu lorsque vous cliquerez sur fractionner.Accédez au point chaud rouge en haut et sélectionnez les contributions de colonne pour voir quelles variables sont les plus importantes pour votre modèle.Si vous avez JMP Pro, faites la même analyse mais cette fois faites une forêt Bootstrap.Vous pouvez voir une différence dans les variables qui sont importantes.
À partir de ce point, revenez à Ajuster le modèle et créez un modèle d'effets principaux uniquement avec les variables les plus importantes, puis créez un modèle avec les interactions incluses.S'il y a des interactions importantes, vous les verrez ici.Encore une fois, si vous avez JMP Pro, utilisez la plate-forme de régression généralisée sous la liste déroulante des moindres carrés standard en haut à droite. C'est une bonne technique de retrait variable à essayer avec tous vos principaux effets et interactions inclus.
Il existe un ajustement orthogonal univarié sous Analyser > Ajuster Y par X dans JMP.Je ne sais pas ce que SAS a à offrir là-bas.
J'espère que cela t'aides,
Facture
