<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Tengo un ajuste de regresión lineal múltiple que tiene un gráfico real por predicho que se ve así:
Actual por parcela predicha
¿Qué puedo hacer con él para ajustarme mejor, ya que parece haber un sesgo de la regresión estándar? ¿Hay que regresar a la regresión ortogonal múltiple en JMP o SAS y, de ser así, cómo? ¿Hay otra técnica en JMP que pueda usar para tratar esto? El modelo solo tiene efectos principales.
Hola bjbreitling,
Lo primero que recomendaría es hacer un análisis de partición en Analizar> Modelar. Use la misma respuesta y factores que tiene para el análisis original. Asegúrese de usar un conjunto de validación de al menos el 20% seleccionando una parte de validación en el cuadro de diálogo modelo. También puede hacer una columna de validación que luego puede agregar al análisis. Lo primero es lo primero, sin embargo. Una vez que haya configurado las cosas, seleccione Aceptar y luego verá la página de análisis. La parte de construcción del modelo no se ha ejecutado todavía. Deberá seleccionar Ir. Si no ve Ir, entonces no ha seleccionado un conjunto de validación. Si no ve Ir, seleccione Dividir y siga seleccionando Dividir hasta que no pueda continuar, no se realizarán más divisiones cuando haga clic en dividir. Vaya al punto rojo en la parte superior y seleccione las contribuciones de columna para ver qué variables son las más importantes para su modelo. Si tienes JMP Pro, haz el mismo análisis pero esta vez haz un Bootstrap Forest. Puede ver una diferencia en las variables que son importantes.
A partir de este punto, vuelva a Ajustar modelo y genere un modelo de efectos principales con las variables más importantes y, a continuación, genere un modelo con Interacciones incluidas. Si hay interacciones importantes las verás aquí. Nuevamente, si tiene JMP Pro, use la plataforma de regresión generalizada en el cuadro desplegable de mínimos cuadrados estándar en la parte superior derecha. Esta es una buena técnica de contracción variable para probar con todos sus efectos e interacciones principales incluidos.
Hay un ajuste ortogonal univariante en Analizar> Ajustar Y por X en JMP. No estoy seguro de lo que SAS tiene para ofrecer allí.
Espero que esto ayude,
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