JMP에서 다 변수 모델을 최적화 할 수 있습니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />인사말 JMP 커뮤니티.
나는 여러 종 의존성을 가지고있다. (Y1, Y2, Y3라고하자.... Y30)과 수백 개의 예측 변수 (예 : x1 .... x600)가 있습니다.
단계별 회귀 분석을 사용하면 각 Y에 대해 여러 회귀 모델을 찾을 수 있지만 의미있는 x 변수의 수를 10 개까지 줄이는 것이 좋습니다.
거기 있니? JMP를 사용하여 Y1에서 Y30까지 동시에 표현할 수있는 가장 좋은 x 변수 10 개를 찾는 방법은 무엇입니까? 나는 다 변수 모형의 최적화의이 유형을 생각한다 그러나 나가 틀린 경우에 저를 정정하십시오.
나는 책을 사서 주제를 공부하게되어 기쁩니다. 그래서이 책이 무엇인지 알려주세요.
건배
재 : JMP에서 다 변수 모델을 최적화 할 수 있습니까?안녕 스티브
귀중한 의견을 보내 주셔서 감사합니다. 나는 그것이 나를위한 훌륭한 출발 단계라고 생각한다. 사실 JMP에는 PLC가 있습니다. 내 문제에 플랫폼을 적용하는 방법을 살펴 보겠습니다.
웅
재 : JMP에서 다 변수 모델을 최적화 할 수 있습니까?JMP에서 사용할 수 있는지는 알 수 없지만 SAS에는 프로 시저 (PROC PLS)가 있습니다.이 프로 시저는 이러한 상황을 처리하도록 특별히 설계되었습니다. Google은 해당 절차 (예측 부분 최소 자승)가 귀하의 상황에서 유용 할 수 있는지 확인하기위한 설명서를 제공합니다. 그렇다면이 포럼의 사람들은 JMP 방식이 내가하는 것보다 더 잘 알고 있으므로이를 구현하기위한 올바른 단계를 알려줄 수 있습니다.
스티브 덴햄
