<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Quindi, ho una grande serie di dati di analisi che coprono 42 diversi elementi. Le concentrazioni e i rapporti di ciascun dosaggio variano in base alla quantità di ciascun minerale e alla chimica (variabile) di ciascun minerale. Sto cercando di prevedere uno di questi elementi con variazioni nel resto degli elementi. Il mio istinto dice che solo pochi di loro hanno davvero alcuna influenza e che è probabile che la percentuale di alcuni elementi rispetto ai rapporti di altri elementi sia la chiave del mio problema. Ho già fatto le matrici del grafico a dispersione cerebrale per vedere se ci sono delle regressioni lineari evidenti che posso ricavare dai dati. Alcuni molto deboli ci sono ma sono ancora in gran parte modelli di fucili a pompa a cui applico il pio desiderio.
Quindi, quello che sto cercando è semplicemente una raccomandazione su quale tipo di analisi statistica si consiglia di identificare almeno una lista ridotta di quali elementi hanno la maggiore influenza. Da lì posso lavorare con rapporti casuali. Immagino che in qualche modo dovrò fare una sorta di analisi multidimensionale multivariata come MDA, cluster o analisi del tipo di componente principale? Qualsiasi suggerimento che potresti fornire sarebbe molto utile.
Penso che tu sia sulla buona strada con il tuo pensiero fino ad ora. Altri tre pensieri:
1. Se esegui JMP Pro, darei sicuramente un'occhiata alla piattaforma di regressione generalizzata e ai metodi di regressione penalizzati di Ridge, Lasso ed Elastic Net. Questi metodi sono molto efficaci nell'identificazione variabile e nella selezione del modello.
2. Oppure prova anche i minimi quadrati parziali. Può essere efficace all'identificazione variabile, alla riduzione della dimensionalità e alla selezione del modello. La distribuzione PLS in JMP Pro è molto più ricca della distribuzione PLS in JMP per cose come specifiche del modello, convalida incrociata, ecc.
Entrambe le piattaforme hanno i soliti profiler, simulatori, ecc. che molti trovano utile sia per valutare un modello che per usarlo effettivamente.
3. Inoltre, sempre con JMP Pro, non dimenticare la piattaforma di confronto modelli. Molti ritengono che sia utile un 'hub di shopping one stop' per la valutazione simultanea di più modelli.
