예측 수식 null 값여보세요,
GenReg에서 내 예측 수식을 저장 한 후 예측 된 값 열에 내 데이터 집합의 약 80 %가 null 값 (.)을가집니다. 내 중요한 예측 자의 일부에서 "제거 된 수준"과 관련이 있다고 생각합니다. 이것을 처리하는 방법에 대한 조언이나 높은 수율 (예상 값)에 도달하기 위해이를 피팅하는 방법에 대한 조언은 인정 될 것입니다. 고맙습니다 
다시 : 예측 수식 null 값범주 적 요인 케이 수준에는 k-1 매개 변수 추정치. 각 카테고리 변수에는 여러 수준이 있습니다. 이것은 많은 매개 변수가있는 모델로 변환됩니다. 모델을 추정하기에 충분한 데이터가 없습니다. 훈련 세트에는 98 개의 관측치가 있고 유효성 검사 세트에는 43 개의 관측치가 있습니다. 각 범주의 모든 수준에서 관측하지 않기 때문에 모델을 검증 할 수있는 방법이 없습니다. JMP는 데이터에 적합하도록 최선을 다하지만 더 많은 데이터가 필요합니다. 원하는 모델과 데이터 형식을 재고해야합니다.
다시 : 예측 수식 null 값봐 주셔서 감사합니다. Genreg는 Total_time을 추정하기 위해 6 개의 예측 변수를 모델링합니다. 효과 테스트 (아래 스크린 샷 참조)에서 var1은 매우 중요하지만 4 레벨은 제거됩니다. count1은 연속 변수이므로 잘됩니다. Var2, Var3, Var4에는 몇 단계가 제거되었습니다. Total_time에 대한 예측 식의 스크린 샷은 계산 된 값의 약 90 %가 null임을 보여줍니다. 범주 형 변수를 다시 구성해야한다는 것을 이해합니다. "제거 된 레벨"을 처리하는 방법을 설명하도록 도울 수 있습니까? 이 모델이 데이터의 10 %에만 적용되는 이유는 무엇입니까?
다시 : 예측 수식 null 값 @samalar ,
재현 할 수있는 예를 공유 할 수 있습니까? 사람들이 워크 플로를 사용해보고 시도 할 수 있습니까?
기밀 데이터를 공유 할 필요가 없습니다. 가능하면 데이터를 익명화하거나 JMP에서 샘플 데이터 세트를 사용할 수 있습니다.
다시 : 예측 수식 null 값누구든지 응답 할 수 있는지 확인하십시오. 감사!
