주요 동인 분석을위한 서수 물류 회귀안녕 모두,
핵심적인 드라이버 분석을 수행하고 고객 만족을위한 상위 10 대 드라이버를 식별해야합니다. 내가 가지고있는 데이터 세트는 1 개의 서수 종속 변수와 20-30 개의 독립 변수 (서수, 명목, 2 진수)로 구성됩니다.
나는 X와 Fit Model에 의해 Fit Y로 설정된 데이터를 분석하려고 시도했다. 그러나, 나는 가장 중요한 운전자를 확인하기 위해 무엇을주의해야하는지 모른다.
수치 데이터의 경우 베타 계수를 사용할 수 있음을 알고 있습니다. 그러나, 나는이 사건에 대한 유사한 정보를 어디에서 찾을 지 / 어디에서 찾을 지 모른다.
제발 도와주세요!
재 : 주요 동인 분석을위한 서수 물류 회귀사라 :
JMP 샘플 데이터 디렉토리와 함께 제공되는 cheese.jmp 데이터 테이블의 작업 예제를 살펴 보는 것이 좋습니다. 그 예를위한 사고와 워크 플로우는 당신이 당신의 문제로 달성하고자하는 것과 비슷할 수 있습니다.
두 개의 임베디드 스크립트를 살펴보십시오. 비상 스크립트는 모자이크 플롯을 보여주는 훌륭한 작업을 수행합니다. 또한 연속 변수 예측기에 대한 추가 플롯을 얻을 수 있습니다. Fit Model 스크립트는 Fit Model -> Ordinal Logistic 특성을 사용하여 모델을 작성하고 평가합니다. 모델을 데이터에 적용하면 효과 요약 창, 전체 모델 테스트, 적합성 테스트 부족, 매개 변수 추정, ROC 곡선, 혼동 행렬 등 다양한 모델 적합 평가 통계 및 시각화를 살펴볼 것을 권장합니다. JMP Pro 예측 프로파일 러. 간단히 말해서, 귀하의 모델이 귀하의 '핵심 동인'을 식별하는 데 도움이되는 만족스러운 작업을 수행하는지 여부를 결정할 하나가 없습니다.
그리고 마지막으로 말하지만 ... 모델이 프로세스, 합리적인 인간 행동 및 기대에 대한 지식으로 당신을 말하고있는 것을 비교하십시오 ... 모델이 프로세스 지식에 직면하면 어쩌면 저기에 뭔가가있을 수 있습니까? 예를 들어, 전화 고객 컨택 센터의 고객 만족도를 평가하고 예측 변수 중 하나가 '상담원과 통화 대기 시간'이고 모델이 대기 시간이 증가함에 따라 만족도가 증가한다고 제안한다고 가정 해 보겠습니다.
재 : 주요 동인 분석을위한 서수 물류 회귀안녕 피터,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 주어진 링크에서 모든 웹 페이지를 살펴 봤습니다. 그러나, 그것은 상대적인 중요성을 찾을 수있는 방법에 대한 정보를 포함하지 않습니다.
지금 JMP Pro를 사용하고 있습니다. 그러나, 나는 톱 열성 / 중요성을 찾을 수 있도록 어느 열 / 정보를 볼지 모릅니다. 이전에 서수 변수로 일한 적이 없기 때문에 지금 큰 문제가 있습니다.
재 : 주요 동인 분석을위한 서수 물류 회귀Fit Y by X와 Fit Model 플랫폼 모두 유용한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 로지스틱 회귀에 관한 JMP 문서를 살펴 보았습니까? 주요 운전자 분석에 유용한 모델이 있는지 판단하는 데 도움이되는 많은 모델 피팅 출력이 있습니다. 다음은 물류 회귀에 관한 문서의 방문 페이지 링크입니다. 서수 로지스틱 회귀에 대한 하위 주제가 있습니다.
http://www.jmp.com/support/help/13-1/Logistic_Regression_Models.shtml#
파티션 플랫폼을 살펴보고 JMP Pro에서 부작용이있는 회귀 방법과 부스트 트리 및 부트 스트랩 포리스트와 같은 다른 트리 기반 모델링 방법을 실행하는 경우도 있습니다.
