중요한 LoF가있는 중요한 모델친애하는 JMPers,
나는 도전이 있다고 생각한다! 
중요한 LoF 결과가있는 중요한 모델에 관한 것입니다. JMP 커뮤니티에서 제안 된 모든 것을 시도해 보았습니다. 상호 작용, 상위 용어를 추가하고 LoF를 수정하기 위해 일부 결과 (잠재 된 이상 값)를 제외했습니다. 문제는 다음과 같습니다. X1, X2 및 X3의 상관 관계가 높습니다. 나는이 3 가지 요소를 모델의 끝 부분에서 작업 할 수있는 디자인 공간에 도달하기를 원합니다. 그러나 이것이 반드시 필요한 것은 아닙니다.
그래서 2 모델 (다중 회귀 분석)으로 끝났습니다.
- 더 간단한 첫 번째, 상호 작용 없음 - X3 만 유지됨, VIF는 낮지 만 Y1, Y2 및 Y3에 대해서는 여전히 유의미 함
- 두 번째 상호 작용 - 모든 X1, X2 및 X3은 중요한 상호 작용을 통해 방정식에 보관되었습니다. Y1은 유의하지 않은 LoF를 갖지만 Y2 및 Y3에 대해서는 동일하지 않습니다... 또한 VIF는 Y3에서 많이 증가하고 프로파일 러는 훌륭하지 않습니다 ...
참고 : 실행은 DoE (경험적)에서 나온 것이 아닙니다.
그래서 일반적으로 말해서, 모델 (표준 최소 제곱)은 나에게 아주 잘 보인다. 그러나 LoF + 잔류 표준 편차 또는 낮은 VIFs + 모델 단순성 간의 절충안을 찾아야합니다.
나는 여기서 아무것도 놓치고 있니? 모델을 개선하고 LoF 결과를 수정할 수 있습니까?
귀하의 조언에 미리 감사드립니다,
마르타
제목 : 중요한 LoF 중요한 모델재미있는 데이터.
당신은 높은 공선 성 (collinearity)과 함께 매우 영향력있는 관찰을 가지고있는 것처럼 보입니다. 이 두 가지 문제는 다중 회귀에 문제가됩니다.
그렇게 많은 독립적 인 정보가 없습니다.
공선 성은 중요성을 결정하는 것을 매우 어렵게 만듭니다.
매우 낮은 레버리지는 데이터 값의 아주 작은 변화가 통계 (예 : 매개 변수 추정 및 t- 비율)에 매우 큰 변화를 일으킬 수 있음을 의미합니다.
제목 : 중요한 LoF 중요한 모델선형 예측 및 회귀를 사용하지 않으면 피할 수있는 문제가 있습니다. 다음은 단순한 신경망 모델 (하이퍼 볼릭 탄젠트 활성화 함수를 사용하는 하나의 숨겨진 레이어에 5 개의 숨겨진 노드)의 결과입니다.
모델 예측은 합리적으로 정확합니다.
이 모델은 잘 보입니다.
제목 : 중요한 LoF 중요한 모델여보세요 @markbailey ! 소중한 의견을 보내 주셔서 감사합니다! 사실, 나는 결코 신경 네트워크를 고려하지 않았다. 나는 네가 옳다고 믿는다.이 사건에 대한 완벽한 해결책 인 것 같다.
어쨌든 내 JMP에서 재현하려고하면 X2에 대한 양의 기울기가 생기고 부정적인 것은 아닙니다. 이것에 대한 제안?
제목 : 중요한 LoF 중요한 모델이 기울기를 역전시킬 수있는 것이 무엇인지 확신 할 수 없지만 몇 가지 아이디어가 있습니다. 고려해야 할 세 가지가 있습니다. 우선, 훈련 및 검증 세트에 대한 관측 할당은 무작위이므로 데이터 세트가 매우 큰 경우 차이가 일반적으로 적지 만 프로세스에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
둘째, 데이터 세트가 그리 크지 않습니다! 매번 유효성 검사를 위해 1/3의 데이터가 무작위 추출되는 경우 상상할 수 있으며 그 결과는 동일하지 않을 수 있습니다. 또한 일부 변수에는 2 ~ 3 단계 만있었습니다. 일부 레벨은 몇 번 발생했습니다. 이 사실은 실행 간의 차이를 더욱 복잡하게 만듭니다. 유효성 검사 방법에 대해 Holdout 대신 K-fold Cross-validation을 시도 할 수 있습니다. 이 검증 방법으로 좋은 결과를 얻으려면 5-10 배를 사용할 수 있습니다.
셋째, 공선 성의 영향을 완전히 피할 수는 없습니다. X2는 X1 및 X3과 높은 상관 관계가 있습니다. 홀드 아웃 검증 방법이 주어지면 행의 2/3의 무작위 하위 집합이 기울기를 변경할 수 있습니다.
모델 구축은 심각하고 신중한 작업입니다. 저의 이전 답변은 제안이었습니다. 유료 상담을하지 않았습니다. (여기서 논의 할 목적이 아닙니다!) 결과를 신뢰하고 공유하기 전에 어떤 모델링 기법을 배워야합니다. 그러나이 토론이 당신을 시작할 수 있기를 바랍니다.
제목 : 중요한 LoF 중요한 모델사실 그것은 유용했습니다. 나는 결코 신경 네트워크에 열중하지 않았습니다. 왜냐하면 무엇이 뒤에 있는지를 이해하기가 어렵 기 때문에 그렇지만, 이제는 호기심이 생깁니다. 나는 더 공부해야하고 이것에 대해 더 깊이 생각해야합니다. 나는 또한 새로운 결과가 곧 나올 것으로 예상하고, 나는 그것들을 예측하고 그것이 실제로 작동하는지 비교하고 검증 할 수 있습니다. 좋은 주말 되세요!
