<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Entonces, tengo un gran conjunto de datos de datos de ensayos que cubren 42 elementos diferentes. Las concentraciones y proporciones de cada ensayo varían con la cantidad de cada mineral y la química de cada mineral (variable). Estoy tratando de predecir uno de estos elementos mediante variaciones en el resto de los elementos. Mi instinto dice que solo algunos de ellos realmente tienen alguna influencia y que es probable que las proporciones de algunos elementos en relación con las proporciones de otros elementos sean la clave de mi problema. Ya he hecho las matrices de dispersión de cerebro muerto para ver si hay alguna regresión lineal obvia que pueda extraer de los datos. Algunos muy débiles están ahí, pero todavía son en gran parte patrones de escopeta a los que aplico ilusiones.
Por lo tanto, lo que estoy buscando es simplemente una recomendación sobre qué tipo de análisis estadístico recomendaría al menos para identificar una lista reducida de los elementos que tienen la mayor influencia. Desde allí puedo trabajar con ratios aleatorios. ¿Supongo que de alguna manera tendré que hacer algún tipo de análisis multivariado multidimensional como MDA, cluster o análisis de tipo de componente principal? Cualquier recomendación que pueda proporcionar sería de gran ayuda.
Creo que estás en el camino correcto con tu pensamiento hasta ahora. Otros tres pensamientos:
1. Si está ejecutando JMP Pro, definitivamente vería la plataforma de Regresión Generalizada y los métodos de regresión penalizados de Ridge, Lasso y Elastic Net. Estos métodos son muy efectivos en la identificación de variables y la selección de modelos.
2. O prueba los mínimos cuadrados parciales también. Puede ser efectivo en la identificación de variables, reducción de dimensionalidad y selección de modelos. La implementación de PLS en JMP Pro es mucho más rica que la implementación de PLS en JMP para cosas como la especificación del modelo, la validación cruzada, etc.
Ambas plataformas tienen los habituales perfiladores, simuladores, etc. que muchos encuentran útil tanto para evaluar un modelo como para usarlo realmente.
3. Además, una vez más, si tiene JMP Pro, no se olvide de la plataforma de comparación de modelos. Muchos encuentran que un útil 'centro de compras de una sola parada' para evaluar simultáneamente múltiples modelos.
