「可能なすべてのモデル選択（JMP Pro）」の下で「表示する最適なモデルの数」を選択する正しいアプローチは何ですか?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />「可能なすべてのモデル選択（JMP Pro）」の下で「表示する最適なモデルの数」を選択する正しいアプローチは何ですか?
多くのモデルを選択した場合、赤池の重み ( w私) は、変数が少ないモデルのグループよりも低くなります。
ありがとう
Re: 「可能なすべてのモデルの選択 (JMP Pro)」の下で「表示する最適なモデルの数」を選択する正しいアプローチは何ですか?最良のモデルよりも多くのモデルを見ることの利点は、科学によってよりよく説明されている最良のモデルと変わらない代替案が存在する可能性があることです。 AIC と BIC は可能性に基づいているため、単位は標準偏差であり、2 単位または 2.5 単位以内であれば統計的に異なるものではないと考えることができます。 検討する必要がある代替案の数は、データとモデルによって異なります。 モデルに特定の変数が含まれていることを期待している場合は、少数の変数から始めて、モデルの数を増やしてプラットフォームを再実行し、それらの変数が表示されるか、最後のモデルが最適なモデルとは異なるようになるまで続けます。 そうでない場合は、各グループの最適なモデルのみを検討します。
Re: 「可能なすべてのモデルの選択 (JMP Pro)」の下で「表示する最適なモデルの数」を選択する正しいアプローチは何ですか?予測変数が相関していない場合は、AICc を基準として段階的回帰を使用できます。 高次効果が疑われる場合は、線形 (主) 効果項に加えて交互作用項と 2 次項を追加することもできます。 次に、AICc を使用したステップワイズ回帰で何が得られるかを確認します。 JMP の Pro バージョンを使用していて、100 行以上ある場合は、検証列を使用して、モデル検証で段階的回帰を使用することも試してみます。
Re: 「可能なすべてのモデルの選択 (JMP Pro)」の下で「表示する最適なモデルの数」を選択する正しいアプローチは何ですか?こんにちはマルコム、関心をお寄せいただきありがとうございます。 (AICc) を使用して、および 11 の相関しない環境変数を使用して鳥の数を予測するための最良のモデルを探しています。
Re: 「可能なすべてのモデルの選択 (JMP Pro)」の下で「表示する最適なモデルの数」を選択する正しいアプローチは何ですか?これは、分析しているデータ テーブルの特性と、モデルで対処したい問題によって多少異なります。 テーブル内の予測子と行の数を説明してください。予測子は相関していますか? また、モデルでどのような質問に答えようとしていますか?
