대형 데이터 세트에 가장 적합한 접근 방식<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요,
많은 경우 데이터가 서로 다른 그룹으로 나뉘어져있는 데이터 세트를 맞추려고합니다. 가장 간단한 경우에, 나는 단지 수십 개의 데이터 포인트 그룹에 선형 적합성을 원하지만 데이터 세트에는 많은 수의 그러한 그룹이 포함됩니다.
나는 과거에 이변 량 플랫폼을 사용했고, X로 Y를 맞추고, "그룹 별 ..."옵션을 사용하여 각 그룹에 맞는 것을 분리했다. 그러나 대규모 데이터 세트의 경우 피팅이 매우 느리고 잘못된 방식 인 것 같습니다. 또 다른 옵션은 Fit Model 플랫폼을 사용하고 "By"옵션을 사용하여 그룹별로 구분하는 것입니다. 그러나 피팅도 상당히 느립니다.
대형 데이터 세트에 가장 적합한 전략은 무엇입니까? 대용량 데이터 세트를 효율적으로 맞추기위한 최상의 방법은 무엇입니까? 특히 각 맞춤에 대한 원시 데이터 플롯이 필요하지 않을 때?
제목 : Re : 큰 데이터 세트에 가장 적합한 방법안녕하세요 단애 ,
모델에 맞는 접근법을 다시 시도해보십시오. 그러나 그룹화 변수를 'By'변수가 아닌 모델의 한 요소로 사용하십시오. 또한 그룹핑 변수와 'X'변수 (예 : 'X * Group') 사이의 상호 작용을 모델에 포함하십시오. 따라서 모델 요소는 'X', 'Group'및 'X * Group'입니다.
'By'옵션을 사용하면 JMP가 각 그룹에 대해 별도의 모델에 효과적으로 맞을 것이므로 느려질 것입니다. 그룹을 모델의 요소로 설정하면 JMP는 전체 데이터 집합에 대해 하나의 모델을 적합하게하고 출력에는 그룹별로 관련 선형 적합 계수의 테이블이 포함됩니다. 또한 Estimates -> Multiple Comparisation 플랫폼을 통해 한 그룹의 적합도가 다른 그룹의 적합도와 크게 다른지 쉽게 비교할 수 있습니다.
