计步数据（Daily Walks）可以预测体重减轻吗？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />在我自己的生活中使用JMP Pro 12.01
我想预测这些预测变量（X），＃steps，＃kCal，Days In Action，Walk Frequency，Distance（mile），Time In Action（分钟），Speed（mph），Week Days和Sleep of Hours是否可以预测体重减轻（kg）（Y反应）。
我使用SAS JMP Pro 12并进行了简单的标准最小二乘回归。可以在JMP模型适合平台中构建多个模型，包括使用决策树，boostrap Forest，Boosted Forest和Neural Networks进行高级分区。但只是为了展示如何快速使用数据的关联矩阵来开发SAS JMP Pro 12中的模型。
根据JMP Pro标准最小二乘回归模型附带的模型输出，您可以看到拟合总结显示预测变量（X）变量预测重量损失（kg）（Y）在R-Square 0.83，RMSE为0.88，这很不错。这表明，如果考虑所有这些因素，我们有83％确定可以减轻体重减轻。
然而，ANOVA还显示R square解释的变化为0.83在P值<0.0001 *时具有统计学显着性，F值为18.84。
最后，因为您的模型需要经过验证和测试，所以培训（如果开发模型的数据是集合）与模型经验证和测试的数据集不同，并且都显示R-Square值（训练= 0.83，验证= 0.80和测试= 0.80），这进一步表明您可以更确定80％的数据是80％预测响应效果。
该分析是正在进行的个人研究的一部分，该研究使用每日计步数据来预测体重减轻和BMI。
个人研究中使用的数据目前正在进行中，并将在接下来的5个月内继续跟踪。
回复：计步数据（Daily Walks）可以预测体重减轻吗？嗨，彼得，
我同意，要对统计结果作出全面的结论，必须考虑所有相关的统计数据;因此我强调R Square值不应该被用作结果的唯一标记。我同意你提到的那些，这里发布的结果是不确定的，其他模型的结果则另有说明。
回复：计步数据（Daily Walks）可以预测体重减轻吗？詹金斯：哇......我开始认为我必须饶恕我对可怕疾病“单核细胞增多症”的咆哮。当个人单独使用单一统计数据从分析结果中得出广泛而全面的结论时，我的诊断就是我的诊断。我的不科学调查告诉我，R ** 2是这种可怕的分析疾病中最阴险的携带者之一。我无法计算我看到人们看R ** 2并忽略所有其他基于回归的模型拟合诊断辅助的次数... F - 比率，p值，实际响应与因子图，残差情节，等等。如果R ** 2是第一，那么Cp和Cpk是接下来的两个......
回复：计步数据（Daily Walks）可以预测体重减轻吗？在仔细研究变量之后，我决定放弃Days In Action，因为另一个时间敏感变量被用于“Time in Action”，这更具体地用于在几分钟内测量用于步行/锻炼的时间量。我认为这比以前更有意义。但戴夫，谢谢你的建议让我仔细研究了这个变量的相关性。
回复：计步数据（Daily Walks）可以预测体重减轻吗？你运动的时间越长，你会失去更多的重量，这是否有意义？减重计算为每日AM重量和PM重量的平均值。或者，您建议每日体重变化也是一个有效的观点。
回复：计步数据（Daily Walks）可以预测体重减轻吗？好想法。目前正在进行数据收集，结果尚无定论。我刚刚发布了这个初步内容，以便像你这样的人们积极反馈。实际上，R-Square值确实解释了模型预测的变化部分，并且不应该也不应该仅使用R-Square值来推断减肥仅仅是“行动天数”的函数。一旦完成数据收集过程，我将使用各种统计检验，模型的参数估计，R-Square值以及P和F值进行模型科学分析和结果解释，以得出我的结论。我没有看到你的评论是消极的。事实上，这就是我发布初步分析以了解其他专家所说的内容的确切原因。这是我开始鼓励自己在妻子轰炸后减肥的原因 。但是，尽管我想做到这一点，我必须承担这一点，以便验证其他人发现的内容或获得新知识。我确实考虑了我的AM重量和PM重量的日平均值，这导致了“调整体重减轻（kg）”。我会告诉你的人。
回复：计步数据（Daily Walks）可以预测体重减轻吗？感谢您分享您的模特。 我怀疑你陷入了一个共同的陷阱：JMP使我们可以轻松地构建模型并生成各种统计数据。 陷阱是我们专注于统计和脱离我们的科学思想。 你指出了高R平方的统计数据，但它有意义吗？模型是如何实现这一目标的？你的头衔问题是“体格测量数据预测体重减轻”。 从科学知识我们知道运动转化为卡路里燃烧，净每日卡路里应与体重减轻相关 - 但你的模型似乎忽略了测量数据，只依赖于“行动天”来解释你的反应数据的变化。我会把模型解释为“你运动的时间越长，你就越松散”。我的猜测是你在测量累积体重减轻（即你每天的体重），但是如果你想了解每日体重测量数据的影响，那么你需要考虑每日体重变化。 我希望你会把这些视为积极的评论。 我认为你收集了很多有趣的数据，应该有更多有用的信息（包括你的x变量之间的一些有趣的相关性！）。
戴夫
