キードライバー分析のための通常のロジスティクス回帰こんにちは、みんな、
重要なドライバー分析を行い、顧客満足のためにトップ10のドライバーを特定する必要があります。私が持っているデータセットは1つの序数従属変数と約20から30の独立変数（序数、名義、2進数）から成ります。
Fit Y by XとFit Modelでデータセットを分析しようとしました。しかし、最も重要な要因を特定するために何を探すべきか私にはわかりません。
数値データについては、ベータ係数を使用できることを認識しています。しかし、私は何をすべきか/このケースのための類似した情報をどこで見つけるべきかわからない。
私を助けてください！
キードライバー分析のための再：通常のロジスティクス回帰サラ：
JMPサンプルデータディレクトリに付属のcheese.jmpデータテーブルの実用的な例を見てみることをお勧めします。その例の考え方とワークフローは、あなたがあなたの問題を解決しようとしているのと似ているかもしれません。
必ず2つの埋め込みスクリプトも見てください。Contingencyスクリプトは、モザイクプロットを表示するための優れた機能を果たします。また、連続変数予測子にも追加のプロットが表示されます。Fit Modelスクリプトは、Fit Model - > Ordinal Logisticパーソナリティを使用してモデルを作成および評価します。モデルをデータに合わせたら、[効果の概要]ウィンドウ、[全体モデル]テスト、[不足モデル]テスト、パラメーター推定値、ROC曲線、混同行列など、さまざまなモデルフィット評価統計と視覚化を確認することをお勧めします。JMP Pro予測プロファイラー 手短に言えば、あなたのモデルがあなたがあなたの '重要な要因'を見分けるのを助けるという満足のいく仕事をしているかどうかを決めるために検討すべきことは1つもありません。
そして最後に大事なことを言い忘れました…モデルがプロセスについての知識、合理的な人間の行動、そして期待と比較しています...もしプロセスの知識に直面してモデルが飛んでいるのならそれでは何かおかしいかもたとえば、電話の顧客コンタクトセンターで顧客満足度を評価していて、予測変数の1つが「エージェントと話すのを待つ時間」であり、モデルが待機時間の増加とともに満足度が増加することを示しているとします。
キードライバー分析のための再：通常のロジスティクス回帰こんにちはピーター、
返信いただきありがとうございます。私は与えられたリンク内のすべてのWebページを見ました。しかし、それは私が相対的な重要性をどのように見つけることができるかについての情報を含みません。
私は今JMP Proを使っています。しかし、私はトップコラム/重要性を見つけることができるようにどのコラム/情報を見るべきかわからない。私は今まで順序変数を扱ったことがないので、今大きな問題を抱えています。
キードライバー分析のための再：通常のロジスティクス回帰Fit Y by XとFit Modelの両方のプラットフォームで有用な洞察が得られます。ロジスティック回帰に関するJMPの資料を調べましたか？重要なドライバー分析に役立つモデルがあるかどうかを判断するのに役立つモデルフィッティング出力が多数あります。これは、一般的なロジスティック回帰のドキュメントのランディングページへのリンクです。通常のロジスティック回帰のサブトピックもあります。
http://www.jmp.com/support/help/13-1/Logistic_Regression_Models.shtml#
パーティションプラットフォームや、JMP Proを実行している場合は、ブーストツリーやブートストラップフォレストなどの他のツリーベースのモデリング方法と同様に、ペナルティ付き回帰方法のいくつかを確認することもできます。
