Güte der VorhersageLiebe JMP-Experten,
Würden Sie mir raten, wo ich ein Q-Quadrat finden kann, um die Vorhersagegüte zweier konstruierter Modelle zu vergleichen?
Welchen Indikator verwenden Sie schließlich?
Was bedeutet der „vorhergesagte RMSE“-Wert unter der Grafik in der tatsächlich prognostizierten Darstellung?
Vielen Dank,
Michal
Betreff: Güte der VorhersageVielen Dank für die Antwort, MBetreff: Güte der VorhersageVielen Dank für Ihre Antworten! BR, Michal
Betreff: Güte der VorhersageIch stimme Peters Einschätzung eher zu. Zu verstehen, was ein gutes Modell ausmacht, ist wie das Zusammensetzen eines Puzzles. Kein einzelnes Stück gibt Ihnen das Gesamtbild.
Ich würde Ihnen sagen, wo Sie „Q Square“ finden, aber ehrlich gesagt habe ich noch nie von dieser Statistik gehört. JMP bietet mehrere andere Statistiken, die Ihnen bei der Beurteilung der Passung eines Modells helfen, z. B. RSquare, RSquare Adjusted, AICc, BIC usw. Aber auch hier reicht keine einzelne Zahl wirklich aus.
Schließlich zeigt JMP unter dem tatsächlich vorhergesagten Diagramm RMSE an. Es handelt sich nicht um einen „vorhergesagten RMSE“. Der vorhergesagte Teil vervollständigt die Beschriftung der X-Achsen-Variablen. Anbei ist ein einfaches Beispiel (aus einem schlechten Modell), in dem versucht wurde, die Anspruchshöhe vorherzusagen. Beachten Sie, dass die Beschriftung der X-Achse „Vorhergesagter Anspruchsbetrag“ lautet. Der RMSE ist genau das: der quadratische mittlere Fehler, den Sie in der Tabelle „Zusammenfassung der Anpassung“ sehen können.
Betreff: Güte der VorhersageIch versuche, KEINE einzige Statistik oder Visualisierung zu verwenden, um die Frage zu beantworten: „Welches Modell sagt am besten voraus?“ Das bedeutet, einer gefürchteten Krankheit zum Opfer zu fallen, von der einer meiner Statistikprofessoren mir erzählt hat: „Mononumerose“.
Aber ich schaue mir viele verschiedene Statistiken und Visualisierungen an ... wenn ich einige Visualisierungen auswählen müsste, die man gesehen haben muss, dann führen alle Wege zu verschiedenen Arten von Residuendiagrammen. JMP unterstützt alle üblichen Verdächtigen, daher schlage ich vor, dort anzufangen. Schließlich verraten Ihnen diese Diagramme eine Menge über Variation und Leistung, die erklärt und ungeklärt ist. Und am Ende des Tages möchte ich Sie dazu ermutigen, über das Modell nachzudenken, das Ihnen bei der Lösung Ihres praktischen Problems hilft. Daher ist Domänenexpertise genauso wichtig, wenn nicht sogar wichtiger, als Statistiken und Visualisierungen.
