Comment classer / normaliser les données afin de minimiser la variance intra / inter sous-groupe?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
J'ai des données de test de sortie avec un rapport variance sur moyenne élevé. Ces données sont corrélées à plusieurs variables catégorielles. J'aimerais normaliser les données de sortie en un petit nombre de sous-groupes afin de minimiser la variance par rapport aux ratios moyens. Je sais que je peux choisir les sous-groupes et JMP calculera la variance intra-sous-groupe et inter-sous-groupe. Si je sélectionne de bons facteurs de sous-groupe à normaliser, alors la variance est en grande partie inter-groupe et beaucoup moins intra-groupe. Existe-t-il un processus qui explore un grand nombre de facteurs et montre la variance intra à inter afin que je puisse sélectionner un sous-groupe optimal? Merci.
Re: Comment puis-je bin / normaliser les données pour minimiser la variance intra / inter sous-groupe?Salut, cousin Paul!
J'ai horreur de commencer un message en m'excusant pour son ignorance possible, mais sans plus de contexte, c'est un peu comme une balle dans le noir ...
Avez-vous exploré la plate-forme Partition? Ses analyses de partitionnement récursif binaire "stockeront" certainement vos données à grand nombre de facteurs de manière à minimiser l'hétérogénéité intragroupe et à maximiser l'hétérogénéité intergroupe entre les deux (et seulement deux!) Groupes à chaque scission.
Ce n'est peut-être pas exactement ce que vous voulez, mais c'est certainement facile à faire!
