여러 요인에 대한 JMP 분석 선택여보세요! 나는 JMP 13 (정규)을 사용하고 예측 적이며 전문적인 모델링에 대해 배우고있다.
나는 프로세스에 대한 10 만 건 이상의 관찰 데이터 세트 (첨부)를 가지고있다. 관측치의 75 %는 4 일 이하의 지속 시간을가집니다. 일부 관찰이 4 일 이상 걸린 이유를 알고 싶습니다. 나는 몇 가지 가능한 요소를 확인했습니다 : 1 연속적이고 16 범주 형.
데이터에 적용 할 수있는 하나 이상의 JMP 분석을 제안 해 주시겠습니까?
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말예측 모델링 연습을 시작할 때마다, 특히 데이터를 수집 한 방법, 장소,시기 및 상황에 대한 지식이 거의없는 다른 곳에서 데이터를 상속 한 경우 데이터를 수집하는 데 시간을 할애합니다. '모드. 나는 데이터 품질, 비정상적이거나 숭고한 관찰, 누락 된 가치 (당신은 이것들이 없다), 말도 안되는 가치, 그리고 모델링에 문제를 일으킬 수있는 다른 특징을 찾는다. 나는 항상 배포 플랫폼으로 시작하여 "중간은 어디에 있고, 데이터가 어떻게 퍼져 있으며, 이상하거나 이상한 일이 있습니까?"에 대한 느낌을 얻으려고합니다. 거기에서 상대적으로 작은 예측 변수 세트를 사용하여 X 플랫폼에 맞는 Y 플랫폼을 사용하여 예측 자와 응답 사이의 관계를 찾고 내 프로세스 / 도메인 지식과 비교합니다. 산란계가 '물이 오르막 뛰기'(다른 말로하면 물리, 화학, 생물학, 사회 경제적 행동 등의 알려진 법칙)라는 것을 증명한다면, 나는 의심스러워지기 시작하고 모델링 작업을 중단 할 때까지 문제.
데이터 정리 및 준비가 결코 재미있는 일은 아니며 업무를 수행하지만 ... 절대적으로 필요합니다.
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말Peter 님, 제 데이터의 카테고리 변수에 대한 의견에 감사드립니다. 나는 단지 1의 값만 가진 일부와 매우 낮은 비율의 값을 가진 일부를 알지 못했습니다. 나는 내가 분석에서 제외 할 수 있는지 알아보기 위해 이러한 범주 형 변수에 대해 더 자세히 알아볼 것입니다.
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말원시 데이터의 또 다른 특징은 '1'또는 '0'수준에서 x 범주 형 변수의 비율이 높고 특정 변수에 대한 다른 수준에서 상대적으로 낮은 비율입니다 ... 99 %에서 많은 사람들에게 1 % 및 그 이하 / 더 낮은 범위. 나는 나의 십자가 유효성 확인과 모델 검증 계획에 대해 숙고 할 시간을 보냈다. JMP Pro를 실행하지 않으므로이 작업은 사용자를 위해 약간의 작업을 생성 할 것입니다. 그러나 임의의 x 범주 형 변수에 대한 수준 중 하나에서 모든 범주 형 변수에 대한 관찰은 거의 없지만 교차 유효성 검사, 과피 또는 단지 신호가 잡음 이상으로 올라 가기위한 낮은 비율의 수준에서는 관찰이 충분하지 않습니다.
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말원시 데이터를 빠르게 살펴 보았습니다. X 변수 중 일부만 "1"에 있다는 것을 알고 있습니까?
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말목표 컬럼이 구축되면 파티션 또는 로지스틱 회귀로 시작할 수 있습니다.
분할
http://www.jmp.com/support/help/Partition_Models.shtml
웹 캐스트 : https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/building-better-models/decision-trees.html
로지스틱 회귀
http://www.jmp.com/support/help/Logistic_Analysis.shtml#274628
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말천만에요,
의사 결정 트리는 가능한 영향을 확인하는 좋은 방법이며 표시기 열을 사용할 수 있습니다.
다음과 같은 간단한 열 수식 :
(: 시간> 4, 1, 0)
그런 다음 모델 유형을 공칭으로 변경하고 응답으로 사용할 수 있습니다.
베스트,
크리스
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말안녕하세요 크리스. 예, Y 열은 일 수입니다. 그것을 기반으로 표시기 열을 만드는 제안에 감사드립니다.
다시 : 다중 요인에 대한 JMP 분석 선택 도움말나는 그것을 Y 칼럼을 일 수로 받아 들일 것인가? 그렇다면 4 일 이상의 관측치를 나타내는 표시기 열을 만든 다음 모델러를 사용하여 표시기 변수를 예측하는 데 가장 큰 영향을 미치는 변수를 확인합니다.
크리스
