データフィッティング - 緊急やあ、
さまざまな値を含むデータテーブルがあります。
次のデータをモデル化したいと考えています。
私が持っているデータセットはT、U、V、W、X、Y、Zです
モデル化したい方程式は
Z^g = a*(T^h) + b*(U^i) + c*(V^j) + d*(W^k) + e*(X^m) + f*(Y^n )
早急に助けが必要です。
Re: データフィッティング - 緊急
前述のように、非線形の設定は簡単だと思いますが、結果はがっかりするかもしれません。
- 共線性の予測子変数があるため、PLS を除くすべてのモデル フィッティング手順は困難になります。
- 指定した非線形モデルでは、前述したように、開始値に細心の注意を払う必要があります。 そのようなモデルには理論的根拠はありますか?
- 前述したように、非線形モデルのパラメーターは高度に相関するため、フィッティング手順がさらに妨げられます。
2次の交差項を持つ2次多項式関数に基づく通常の最小二乗回帰を使用して線形モデルをフィッティングしてみました。 有意でない項を削除した後、かなり良好な適合が得られました。 この結果は、価格設定にランダム誤差の大きな要素があることを除けば、残差分析に特に問題がないことを示しています。
残差の分布には明らかに右の歪みがあるため、非ガウス分布の GLM によって適合が改善される可能性があります。 この近似の R 二乗は 0.95 で、非常に良好です。 このモデルによる予測子の効果も合理的であり、非常に解釈可能であるように見えます。
興味深いことに、4 ～ 6 個の隠れノードを使用したニューラル モデルでも同様の結果が得られ、これは有望です。
残差は特定の問題を示しています。
予測プロファイルはロット サイズを除いて非常に似ていますが、最小二乗法を使用したモデルの選択にはあまり時間を費やしませんでした。
結局のところ、特定の非線形モデルを当てはめることと予測することのどちらがより重要かということになるようです。 前者は非常に困難であり、結果は代替モデルと比べてパフォーマンスがそれほど優れていない可能性があります。 後者は理論的には厳密ではありませんが、期待どおりのパフォーマンスを発揮する可能性があります。
Re: データフィッティング - 緊急緊急に助けが必要でなくてよかったです！ 
これは決して迅速な好転ではありませんでした。
非線形プラットフォームは、特に機械モデルにとって優れた主力製品ですが、気難しく気まぐれな場合もあります。 Leland Wilkinson が言ったように、「非線形モデリングは芸術であり、マルチパラメータ非線形モデリングはロココです。」
あなたが解決しようとしている「問題」さえよくわかりませんが、モデルをデータセットに確実に収束させるための非線形プラットフォームを取得できませんでした。 収束したとき、モデルの診断は不十分でした。 それは、a) パラメーターの開始値を半ランダムに推測していた、b) パラメーターは相互相関が高い、c) 提供されたデータとモデルには、応答のアクションを記述する重要な変数が欠落している、という理由が考えられます。
Neural プラットフォームを使用してデータセットを調査しましたが、それでも記述機能が不十分でした。 そのため、データとモデルに重要な独立変数が欠けているのではないかと考えられます。 おそらく近隣と地価...そして相互作用...そしておそらく他の...
「役に立たず申し訳ありませんが、JMP は魔法のように見えることがありますが、魔法を実行することはできません。 求める結果を達成するには、より優れたデータセットとより優れた機構モデルが必要になる可能性があると思います。
待つ価値はあまりないと思います...
Re: データフィッティング - 緊急JMPを開いて選択しますヘルプ>本>予測的で特殊なモデリング。 このガイドの JMP 13 版の第 13 章では、非線形プラットフォームの詳細。 ここでは、カスタムの非線形モデルを定義する方法を説明し、デモンストレーションします。
Re: データフィッティング - 緊急線形ソリューションは問題についてある程度の洞察を提供できましたが、非線形ソリューションをモデル化する方法を知りたいと思っています。 リクエストに応じてデータセットを添付しています...
よろしく、
ジェイ
Re: データフィッティング - 緊急こんにちは、ジェイ！
いつものように、ジェフは的確です。非線形プラットフォームはモデルにとって最適な場所です。
直面する可能性のある潜在的な問題の 1 つは、モデル内のパラメーターの値の初期推定値を指定する必要があることです。 物理的な状況から初期値が示唆されることを願っています。あるいは、以前の分析で何らかの示唆が得られるかもしれません。 そうでない場合は、このアプローチが非線形モデリングの古典的な哲学に多少反しているとしても、パラメーター値の範囲で多数のモデルを適合させ、どれが最もよく機能するかを確認することはそれほど面倒ではありません。
データ、あるいは匿名化されたデータセットを共有していただければ、早急に対応できるかもしれません。
Re: データフィッティング - 緊急使用できます非線形プラットフォーム上で示したものを含む任意のカスタム モデルに適合します。
