데이터 피팅 - 긴급안녕,
다양한 값을 가진 데이터 테이블이 있습니다.
다음 데이터를 모델링하고 싶습니다.
내가 가지고 있는 데이터 세트는 T,U,V,W,X,Y,Z입니다.
모델링하려는 방정식은
Z^g = a*(T^h) + b*(U^i) + c*(V^j) + d*(W^k) + e*(X^m) + f*(Y^n )
도움이 절실히 필요합니다.
Re: 데이터 피팅 - 긴급
앞에서 설명한 것처럼 비선형 설정은 간단하지만 결과는 실망스러울 수 있습니다.
- 공선형 예측 변수가 있으므로 PLS를 제외한 모든 모델 피팅 절차가 어렵습니다.
- 지정한 비선형 모델은 앞에서 설명한 대로 시작 값에 주의를 기울여야 합니다. 그러한 모델에 대한 이론적 근거가 있습니까?
- 비선형 모델 매개변수는 이전에 언급한 바와 같이 높은 상관관계가 있어 피팅 절차를 더욱 방해합니다.
나는 2차 교차 항이 있는 2차 다항식 함수를 기반으로 하는 일반적으로 최소 제곱 회귀를 사용하여 선형 모델을 피팅해 보았습니다. 중요하지 않은 용어를 제거한 후 상당히 적합했습니다. 이 결과는 가격산정에 임의오차가 많은 부분을 제외하고는 잔차분석에서 특별한 문제가 없음을 보여준다.
또한 잔차 분포에 분명히 눈에 띄는 오른쪽 왜곡이 있으므로 가우시안 분포가 아닌 GLM이 적합도를 개선할 수 있습니다. 이 적합도는 R 제곱이 0.95로 상당히 좋습니다. 이 모델을 통한 예측 변수의 효과도 합리적이고 상당히 해석 가능해 보입니다.
흥미롭게도 4-6개의 숨겨진 노드를 사용하는 신경 모델은 비슷한 결과를 제공하며 이는 고무적입니다.
잔차는 특정 문제를 보여줍니다.
Lot Size를 제외하고 예측 프로파일은 매우 유사하지만 Fit Least Squares를 사용하여 모델 선택에 많은 시간을 할애하지 않았습니다.
특정 비선형 모델에 맞추거나 예측하는 것 중 어느 것이 더 중요한지 내려오는 것 같습니다. 전자는 대체 모델보다 성능이 더 나을 가능성이 없는 결과로 인해 매우 어려울 것입니다. 후자는 이론적인 엄격함을 제공하지는 않지만 예상할 수 있는 만큼 잘 수행될 것입니다.
Re: 데이터 피팅 - 긴급급히 도움이 필요하지 않으셨다니 다행입니다! 
이것은 확실히 빠른 전환이 아니 었습니다!
비선형 플랫폼은 특히 기계적 모델의 경우 훌륭한 작업 도구이지만 까다롭고 변덕스러울 수 있습니다. Leland Wilkinson이 말했듯이 "비선형 모델링은 예술입니다. 다중 매개변수 비선형 모델링은 로코코 스타일입니다."
나는 당신이 해결하려는 "문제"가 무엇인지 이해하지 못하지만 비선형 플랫폼이 데이터 세트에 안정적으로 모델을 수렴하도록 할 수 없습니다. 수렴했을 때 모델 진단이 좋지 않았습니다. a) 매개변수의 시작 값을 반쯤 무작위로 추측했고, b) 매개변수가 상호 연관되어 있고, c) 제공한 데이터와 모델에 응답의 동작을 설명하는 중요한 변수가 누락되었기 때문이라고 생각합니다.
Neural 플랫폼으로 데이터 세트를 탐색했지만 설명 기능이 좋지 않았습니다. 이로 인해 데이터와 모델에서 중요한 독립 변수가 누락되었다고 생각하게 됩니다. 동네와 땅값... 그리고 상호 작용... 그리고 아마 다른 것들...
'도움이 되지 못해 죄송합니다. JMP는 종종 마법처럼 보일 수 있지만 마법을 수행할 수 없습니다. 원하는 결과를 얻으려면 더 나은 데이터 세트와 더 나은 기계적 모델이 필요할 수 있습니다.
기다릴만한 가치가 없다고 생각합니다...
Re: 데이터 피팅 - 긴급JMP를 열고 선택 돕다 > 서적 > 예측 및 전문 모델링 . 이 가이드 JMP 13 에디션의 13장에서는 다음을 다룹니다. 비선형 플랫폼을 자세히 설명합니다. 귀하와 같은 사용자 정의 비선형 모델을 정의하는 방법을 설명하고 보여줍니다.
Re: 데이터 피팅 - 긴급선형 솔루션은 문제에 대한 통찰력을 제공할 수 있었지만 여전히 비선형 솔루션을 모델링하는 방법을 알고 싶습니다. 요청하신 대로 데이터 세트를 첨부합니다...
문안 인사,
어치
Re: 데이터 피팅 - 긴급안녕, 제이!
평소와 같이 Jeff는 정확합니다. 비선형 플랫폼은 모델을 위한 장소입니다.
직면할 수 있는 한 가지 잠재적인 문제는 모델의 매개변수 값에 대한 초기 추측을 제공해야 한다는 것입니다. 바라건대, 물리적 상황이 일부 시작 값을 제안할 수 있거나 일부를 제안할 수 있는 이전 분석이 있습니까? 그렇지 않은 경우, 매개변수 값 범위가 있는 여러 모델을 피팅하고 가장 잘 수행되는 모델을 확인하는 것이 그리 번거롭지 않습니다. 이 접근 방식은 비선형 모델링의 고전적인 철학과 다소 상반됩니다.
귀하의 데이터 또는 일부 익명화된 데이터 세트를 공유할 수 있다면 긴급하게 도움을 드릴 수 있습니까?
Re: 데이터 피팅 - 긴급다음을 사용할 수 있습니다. 비선형 플랫폼 위에 표시된 모델을 포함하여 모든 사용자 정의 모델에 맞도록 합니다.
