"가능한 모든 모델 선택(JMP Pro)"에서 "가장 좋은 모델의 수"를 선택하는 올바른 방법은 무엇입니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />"가능한 모든 모델 선택(JMP Pro)"에서 "가장 좋은 모델의 수"를 선택하는 올바른 방법은 무엇입니까?
모델을 많이 선택하면 아카이케 웨이트( 승 나 ) 각 변수의 값은 변수가 적은 모델 그룹보다 낮습니다.
감사
Re: "가능한 모든 모델 선택(JMP Pro)"에서 "볼 수 있는 최고의 모델 수"를 선택하는 올바른 접근 방식은 무엇입니까?최고의 모델보다 더 많은 것을 보는 것의 장점은 과학에 의해 더 잘 설명되는 최선과 다르지 않은 대안이 있을 수 있다는 것입니다. AIC와 BIC는 우도 기반이므로 단위를 표준 편차로 생각하고 2 또는 2.5 단위 이내의 모든 항목을 통계적으로 다르지 않은 것으로 생각할 수 있습니다. 얼마나 많은 대안을 살펴봐야 하는지는 데이터와 모델에 따라 다릅니다. 모델에 특정 변수가 있을 것으로 예상하는 경우 해당 변수가 표시되거나 마지막 모델이 가장 좋은 모델과 다를 때까지 적은 수로 시작하여 더 많은 수의 모델로 플랫폼을 다시 실행합니다. 그렇지 않다면 각 그룹에서 가장 좋은 모델만 볼 것입니다.
Re: "가능한 모든 모델 선택(JMP Pro)"에서 "볼 수 있는 최고의 모델 수"를 선택하는 올바른 접근 방식은 무엇입니까?예측 변수가 상관 관계가 없는 경우 AICc를 기준으로 사용하여 단계적 회귀를 사용할 수 있습니다. 고차 효과가 의심되는 경우 선형(주) 효과 항 외에 교호작용 및 2차 항을 추가할 수도 있습니다. 그런 다음 AICc를 사용한 단계적 회귀가 무엇을 제공하는지 확인하십시오. JMP의 Pro 버전을 사용 중이고 100개 이상의 행이 있는 경우 유효성 검사 열을 사용하고 모델 유효성 검사와 함께 단계적 회귀를 사용하면 과적합으로부터 더 큰 보호를 받을 수 있습니다.
Re: "가능한 모든 모델 선택(JMP Pro)"에서 "볼 수 있는 최고의 모델 수"를 선택하는 올바른 접근 방식은 무엇입니까?안녕하세요 Malcom, 관심 주셔서 감사합니다. 나는 (AICc)를 사용하여 조류 개체수를 예측하고 11개의 상관 관계가 없는 환경 변수를 사용하는 최고의 모델을 찾고 있습니다.
Re: "가능한 모든 모델 선택(JMP Pro)"에서 "볼 수 있는 최고의 모델 수"를 선택하는 올바른 접근 방식은 무엇입니까?분석 중인 데이터 테이블의 특성과 모델로 해결하려는 질문에 따라 다소 다릅니다. 테이블의 예측 변수와 행 수를 설명할 수 있습니까? 예측 변수는 상관 관계가 있습니까? 또한 모델로 어떤 질문에 답하려고 합니까?
