多变量逻辑回归。<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我是JMP的新手，对如何解决它有两个疑问。
我已经获得了一个包含变量的xlsx文件。我正在寻找这两个简单的问题。
1使用其他变量来预测“激情”。激情需要首先汇总到高/低，然后我们可以使用逻辑回归或决策树。
我不知道如何将列分类为0和1以及如何使用多个变量进行逻辑回归。我得到一个条形图类型的情节。
2根据所有变量对状态进行细分... 这最终会通过类似的“高尔夫”来创造一组国家。为此，我们需要使用聚类分析。
请帮忙。
谢谢
Re：多变量logistic回归。我在Logistic平台上尝试了您的数据，并使用几种策略将数据划分为高，中，广告低激情，从而获得了令人失望的结果。 但是，在神经网络平台上，我得到了一些非常有趣的结果！在获得合理的模型之前，您可能想要使用各种参数。 我喜欢分别在TanH和线性激活类型的第一层和第二层中使用3和2。 我得到了具有类似训练和验证集的r平方值的好模型。
Re：多变量logistic回归。使用拟合模型完成多重Logistic回归。Y变量需要具有名义或序数建模类型，具体取决于您是否需要名义或序数逻辑回归。对于您提供的数据，激情有18个不同的级别或类别，许多只有1个观察。在这么多水平上，数据太稀疏，无法建立良好的逻辑回归模型。如果您希望将数据折叠为更少的类别，那肯定会改进建模工作。您需要确定如何折叠为对您有意义的类别。
JMP还可以执行聚类分析，可以从Analyze> Multivariate Methods菜单轻松获得。同样，有几个选项需要您选择哪个选项过于冗长而无法在此处描述。
