連続データstdを分割します。開発ツリー皆さんこんにちは、
私は継続的なデータセットを持っており、パーティション分析を行います。データは2500ポイントあります。私は0.98のover rsquareがあるまで分割します。
標準偏差が最も低い（最良の木の枝）標準偏差を最良の木の枝として選択します。しかし、それは合理的な決断ですか？私はあなたがこの問題について私を助けることができるのだろうか。
ありがとうございます、
持っています再：パーティション連続データstd。開発ツリー私は、「最良の」モデルを見つけることが、あるサイズでは答えられないということをすべての分析経路に当てはめることを提案します。「最善」モデルは、実際の問題を手元で解決するのに役立つモデルです。唯一の基準としてモデル診断統計に頼ること（そしてどれを選ぶべきか？）は、問題の解決に対するドメインの専門知識と提案されたモデルの実用性の問題を無視します。例えば、運動の目的は説明的なものか、それとも予測的なものか？あなたはあなたのワークフローの一部として交差検定を考えましたか？ツリーベースの方法を使用しました。他のモデリング手法についてはどうでしょうか。単純なOLSからPLSなどの代替手法への回帰や、JMP Pro、一般化された回帰手法、またはニューラルネットワークがある場合はどうですか。そして他にも多くの考慮事項があります。
これらのアイデアをもっと深く掘り下げるために、JMPオンデマンドウェビナーの「より良いモデルを構築する」シーケンスを見てみることをお勧めします。
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/webcasts/by-series/building-better-models.html
