<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich habe eine lineare Regressionsanpassung, die eine durch vorausgesagte, tatsächliche Plotform hat, die folgendermaßen aussieht:
Tatsächlich durch vorhergesagtes Plot
Was kann ich damit tun, um eine bessere Passform zu erhalten, da es scheint, dass die Standard-Regression eine Tendenz hat. Gibt es eine fällige orthogonale Regression in JMP oder SAS und wenn ja, wie? Gibt es eine andere Technik in JMP, mit der ich das ansprechen kann? Das Modell ist nur Haupteffekte.
Hallo bjbreitling,
Als Erstes würde ich empfehlen, eine Analyse der Partition unter Analysieren> Modellieren durchzuführen. Verwenden Sie dieselbe Antwort und dieselben Faktoren wie für die ursprüngliche Analyse. Stellen Sie sicher, dass Sie einen Validierungssatz von mindestens 20% verwenden, indem Sie im Modelldialogfeld einen Validierungsabschnitt auswählen. Sie können auch eine Validierungsspalte erstellen, die Sie der Analyse hinzufügen können. Das Erste aber zuerst. Wenn Sie alles eingerichtet haben, wählen Sie OK und dann wird die Analyseseite angezeigt. Der Modellbauteil wurde noch nicht ausgeführt. Sie müssen Go auswählen. Wenn Sie Go nicht sehen, haben Sie keinen Validierungssatz ausgewählt. Wenn Sie "Los" nicht sehen, wählen Sie "Teilen" und wählen Sie "Teilen", bis Sie nicht mehr fortfahren können. Wenn Sie auf "Teilen" klicken, werden keine weiteren Teilungen mehr ausgeführt. Gehen Sie zum roten Hotspot oben und wählen Sie die Spaltenbeiträge aus, um zu sehen, welche Variablen für Ihr Modell am wichtigsten sind. Wenn Sie über JMP Pro verfügen, führen Sie dieselbe Analyse durch, aber diesmal führen Sie einen Bootstrap-Forest aus. Möglicherweise sehen Sie einen Unterschied bei wichtigen Variablen.
Gehen Sie ab diesem Zeitpunkt zurück zu Fit Model und erstellen Sie ein Main Effects-Modell mit den wichtigsten Variablen, und erstellen Sie dann ein Modell mit Interaktionen. Wenn es wichtige Interaktionen gibt, werden Sie sie hier sehen. Wenn Sie über JMP Pro verfügen, verwenden Sie die Generalized Regression-Plattform unter der Dropdown-Liste Standard Least Squares oben rechts. Dies ist eine gute Methode zum variablen Schrumpfen, bei der alle Ihre Haupteffekte und Interaktionen berücksichtigt werden.
Es gibt eine univariate orthogonale Anpassung unter Analyse> Anpassung von Y durch X in JMP. Nicht sicher, was SAS dort zu bieten hat.
Hoffe das hilft,
Rechnung
