내부 / 내부 하위 그룹 차이를 최소화하기 위해 데이터를 bin / normalize하려면 어떻게합니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
평균 분산 비율이 높은 테스트 데이터를 출력했습니다. 이 데이터는 몇 가지 범주 형 변수와 관련이 있습니다. 평균 비율에 대한 분산을 최소화하기 위해 소량의 하위 그룹으로 출력 데이터를 정규화하고 싶습니다. 하위 그룹을 선택할 수 있으며 JMP는 하위 그룹 및 하위 그룹 차이를 계산합니다. 정상적인 하위 그룹 요인을 선택하면 분산의 대부분이 그룹 간이며 그룹 내에서 훨씬 적습니다. 다수의 요소를 탐색하고 내부 간 편차를 보여줄 프로세스가 있습니까? 그래서 최적의 하위 그룹을 선택할 수 있습니까? 감사.
어떻게 내부 / 내부 하위 그룹의 차이를 최소화하기 위해 데이터를 bin / normalize합니까?안녕, 사촌 폴!
나는 그것이 가능한 무지라고 사과하는 메시지를 시작하는 것을 싫어하지만 더 많은 문맥이 없으면 그것은 어둠 속에서 일종의 총이다 ...
파티션 플랫폼을 살펴 보셨습니까? 바이너리 재귀 분할 분석은 그룹 내 이질성을 최소화하고 각 분할에서 두 그룹 사이의 그룹 간 이질성을 극대화하는 방식으로 큰 숫자의 요인 데이터를 확실히 "보관"합니다.
이것은 정확히 당신이 원하는 것이 아니지만 확실히 쉽게 끝납니다!
