regressione logistica variabile multipla.<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Sono nuovo di JMP e ho due dubbi su come risolverlo.
Ho attaccato un file xlsx con variabili al suo interno. Sto cercando queste due semplici domande.
1 usa le altre variabili per predire "passione". La passione dovrebbe essere prima aggregata in alta / bassa e poi possiamo usare regressione logistica o alberi decisionali.
Non so come classificare la colonna in 0 e 1 e come utilizzare più variabili per la regressione logistica. Sto ottenendo un grafico a barre di trama.
2 fai una segmentazione degli stati in base a tutte le variabili ... questo finisce per creare gruppi di stati con simili "golfità". Per questo, abbiamo bisogno di usare l'analisi del cluster.
Per favore aiuto.
Grazie
Ri: regressione logistica a variabili multiple.Ho provato i tuoi dati nella piattaforma logistica e ho ottenuto risultati deludenti utilizzando diverse strategie per dividere i tuoi dati in alta, media, bassa passione. Tuttavia, nella piattaforma Neural Network, ho ottenuto risultati molto interessanti! Potresti voler giocare con i vari parametri finché non ottieni un modello ragionevole. Mi piace usare 3 e 2, rispettivamente, nel primo e nel secondo livello in entrambi i tipi di attivazione lineare e TanH. Ho ottenuto buoni modelli con valori r-quadrati simili per i set di allenamento e validazione.
Ri: regressione logistica a variabili multiple.La regressione logistica multipla viene eseguita utilizzando Fit Model. La variabile Y dovrà avere il tipo di modello nominale o ordinale a seconda se si desidera la regressione logistica nominale o ordinale. Per i dati che fornisci, la passione ha 18 diversi livelli o categorie, molti con solo 1 osservazione. I dati sono troppo scarsi con questi numerosi livelli per sviluppare un buon modello di regressione logistica. Se si desidera comprimere i dati in un numero inferiore di categorie, ciò migliorerà sicuramente gli sforzi di modellazione. È necessario determinare come collassare in categorie che sono significative per te.
JMP può anche eseguire un'analisi cluster ed è facilmente disponibile dal menu Analizza> Metodi multivariati. Ancora una volta, ci sono diverse opzioni tra le quali è necessario scegliere quale sarebbe troppo lungo per descrivere qui.
