JMP 12에서 베스트 - 서브 세트 회귀 분석을 통한 모델 구축<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕 모두.
나는 워크 플로우가 JMP 12의 축소 모델에 도착하는 것을 아는 것에 관심이있다.
이것은 제가 어디에서 왔는지 설명하는데 도움이 될 수 있습니다 - 저는 Minitab을 사용하여 데이터 분석을 가르쳤습니다. 6 시그마 블랙 벨트 수업에서 (그리고 또한 직장에서의 방법으로 강화 된), 그것은 Reduced Model을 얻기 위해 가르쳐졌다. 마디 없는 변수) 우리가해야 할 Parsimony의 원칙을 사용 :
1.) 모든 요인을 가진 회귀 모형을 적합하게한다.
2.) VIF> = 5 인 요인 제거
3.) 베스트 서브 세트 접근법을 수행한다.
4.) Mallows의 Cp 통계량 (k + 1)을 갖는 부분 집합을 선택한다.
5.) 높은 R-Sq (adj)를 갖는 부분 집합을 선택한다.
6.) 변화를 적절하게 설명 할 수있는 변수의 수가 가능한 가장 간단한 모델을 선택하십시오 (아래 그림).
우리 매뉴얼에서 위의 절차는 "모델 건물에 포함 된 단계"라는 제목으로되어 있습니다.
JMP 12에서이 워크 플로우를 사용할 수 있습니까? 방법?
나는 JMP가 Model Building에 대한 절차를 가지고 있다는 것을 알고있다. 나는 현재 읽기 및 워크 스루를 통해 비주얼 식스 시그마 책 (현재 @ 6 장) 보고 더 나은 모델 만들기 및 기타 리소스.
내가 JMP로 전환 할 때 모든 지침을 고맙게 생각합니다.
- Randy, JMP 초보자
재 : JMP 12에서 베스트 - 서브 세트 회귀 분석을 통한 모델 구축모든 의견을 보내 주셔서 감사 드리며 JMP로 전환하는 데 많은 도움을 주셨습니다.
저는 이전 소프트웨어의 방법을 배우지 않고이 커뮤니티에서 새로운 것을 배우고 있습니다.
매우 감사.
재 : JMP 12에서 베스트 - 서브 세트 회귀 분석을 통한 모델 구축필자의 동료 인 빌과 이안 (Bill and Ian)의 의견을 당신의 '유용한'모델로 나아가는 과정에서 남은 플롯을 검토하도록 격려함으로써 조금 더 이야기하자. 마지막으로 프로세스 지식을 사용하여 모델의 유용성을 알려주십시오 ... 회귀 통계뿐만 아니라 인용하십시오. 당신의 모델이 물이 오르막길로 달릴 것을 제안한다면 .. 그 모델은 어떻게 든 결함이 있고 맹목적으로 VIF, Rsquared 값 등을 따르는 것은 쓸데없는 것에 가까운 것입니다.
재 : JMP 12에서 베스트 - 서브 세트 회귀 분석을 통한 모델 구축이안의 의견을 바탕으로 최상의 하위 집합을 선택하는 방법으로 교차 유효성 검사를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 교차 유효성 검사는 조건 수가 가장 적은 가능한 최상의 모델을 보장하는 데 도움이됩니다. 양방향 K- 폴드 검증은 JMP Pro를 사용하는 경우 시작할 수있는 좋은 곳입니다. 3- 웨이 검증은 훨씬 좋습니다. 합리적인 규칙은 50 회 사용 K 배와 50을 초과하는 사용은 3 방향 교차 유효성 검사입니다.
아래의 링크는 JMP의 교차 검증에 대한 몇 가지 토론을 제공하고 "다음"탭을 선택하면 Ian이 언급 한 일반 회귀 분석으로 이동합니다.
유효성 검사 사용
재 : JMP 12에서 베스트 - 서브 세트 회귀 분석을 통한 모델 구축유용한 모델을 구축하는 사람들이 많을수록 유용한 모델을 만드는 방법은 거의 다양합니다. 결국 모델의 유용성은 결국 중요도가 높아지기 때문에 중요합니다.
JMP는 모델 구축에 대한 많은 접근법을 지원하며, 약간의 JSL을 사용하면 따라야 할 프로토콜을 다소간 지원하고 간소화 할 수 있습니다. 위에서 설명한 것은 JMP에서 완벽하게 실현 가능합니다. 2 단계에서 VIF를 얻으려면 Fit Model 보고서에서 'Parameter Estimates'테이블을 찾아 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 'Columns> VIF'를 선택해야합니다.
마지막으로, JMP의 모델링 기능과 관련하여 VSS 서적은 확정적인 것은 아니며 독자층의 경험에 대한 합리적인 출발점입니다. 가능한지 전체적인 관점을 원한다면, Fit Model (지원 자료 포함)의 '일반화 된 회귀 (Generalized Regression)'특성을 확실히 확인해야합니다. 'Building Better Models'에서 다루는 내용을 정확히 모르겠지만 VSS 서적의 제 2 판에는이 부분이 있습니다.
