<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai besoin d'un modèle prédictif pour deux variables de réponse (qui dépendent l'une de l'autre) et plusieurs variables indépendantes.Je ne suis pas très calé en statistiques mais je suis à l'aise avec la régression multiple; cependant, je ne suis pas sûr de la meilleure façon d'aborder un problème avec plusieurs variables dépendantes.J'ai étudié certaines des approches (MANOVA, MANCOVA, régression multiple multivariée, modélisation par équation structurelle), mais je ne sais pas quelle serait la meilleure approche pour cette situation.De plus, je suis limité à JMP (et à la plate-forme Fit Model), ce qui semble limiter certaines des approches que je peux utiliser.Je pourrais éventuellement acheter le module complémentaire SEM, si cela me permettait d'obtenir les meilleurs résultats.
Je voudrais des conseils quant à laquelle de ces méthodes serait la mieux adaptée à mon problème, en particulier les avantages / inconvénients des différentes approches.Toute littérature qui pourrait m'orienter dans la bonne direction serait également appréciée.
