Regresión logística de múltiples variables.<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Soy nuevo en JMP y tengo dos dudas sobre cómo resolverlo.
He adjuntado un archivo xlsx con variables en él. Estoy buscando estas dos preguntas simples.
Yo uso las otras variables para predecir la "pasión". La pasión tendría que ser agregada, por ejemplo, alta / baja, y luego podemos usar regresión logística o árboles de decisión.
No sé cómo clasificar la columna en 0 y 1 y cómo usar múltiples variables para la regresión logística. Estoy obteniendo un tipo de gráfico de barras de parcela.
2 hacer una segmentación de los estados basados en todas las variables ... Esto termina creando grupos de estados por "golfiness" similar. Para esto, necesitamos usar el análisis de cluster.
Por favor ayuda.
Gracias
Re: regresión logística de múltiples variables.Probé sus datos en la plataforma logística y obtuve resultados decepcionantes utilizando varias estrategias para dividir sus datos en alta, mediana y baja pasión. Sin embargo, en la plataforma Neural Network, obtuve algunos resultados muy interesantes. Es posible que desee jugar con los distintos parámetros hasta obtener un modelo razonable. Me gusta usar 3 y 2, respectivamente, en la primera y segunda capas en los Tipos de Activación Lineal y TanH. Obtuve buenos modelos con valores de r cuadrado para los conjuntos de entrenamiento y validación.
Re: regresión logística de múltiples variables.La regresión logística múltiple se logra mediante el uso del modelo Fit. La variable Y tendrá que tener el tipo de modelado nominal u ordinal dependiendo de si desea una regresión logística nominal u ordinal. Para los datos que proporciona, la pasión tiene 18 niveles o categorías diferentes, muchos con solo 1 observación. Los datos son demasiado escasos con este nivel para desarrollar un buen modelo de regresión logística. Si desea colapsar los datos en menos categorías, eso sin duda mejorará los esfuerzos de modelado. Debe determinar cómo colapsar en categorías que sean significativas para usted.
JMP también puede realizar un análisis de clúster y está fácilmente disponible desde el menú Analizar> Métodos multivariados. Nuevamente, hay varias opciones entre las que debe elegir, que serían demasiado largas para describirlas aquí.
