多變量邏輯回歸。<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我是JMP的新手，對如何解決它有兩個疑問。
我已經獲得了一個包含變量的xlsx文件。我正在尋找這兩個簡單的問題。
1使用其他變量來預測“激情”。激情需要首先匯總到高/低，然後我們可以使用邏輯回歸或決策樹。
我不知道如何將列分類為0和1以及如何使用多個變量進行邏輯回歸。我得到一個條形圖類型的情節。
2根據所有變量對狀態進行細分... 這最終會通過類似的“高爾夫”來創造一組國家。為此，我們需要使用聚類分析。
請幫忙。
謝謝
Re：多變量logistic回歸。我在Logistic平台上嘗試了您的數據，並使用幾種策略將數據劃分為高，中，廣告低激情，從而獲得了令人失望的結果。 但是，在神經網絡平台上，我得到了一些非常有趣的結果！在獲得合理的模型之前，您可能想要使用各種參數。 我喜歡分別在TanH和線性激活類型的第一層和第二層中使用3和2。 我得到了具有類似訓練和驗證集的r平方值的好模型。
Re：多變量logistic回歸。使用擬合模型完成多重Logistic回歸。Y變量需要具有名義或序數建模類型，具體取決於您是否需要名義或序數邏輯回歸。對於您提供的數據，激情有18個不同的級別或類別，許多只有1個觀察。在這麼多水平上，數據太稀疏，無法建立良好的邏輯回歸模型。如果您希望將數據折疊為更少的類別，那肯定會改進建模工作。您需要確定如何折疊為對您有意義的類別。
JMP還可以執行聚類分析，可以從Analyze> Multivariate Methods菜單輕鬆獲得。同樣，有幾個選項需要您選擇哪個選項過於冗長而無法在此處描述。
