レベル: 中級
Bob Lucas、プリンシパル、Robert M. Lucas Consulting
動的回帰モデルは、独立変数を従属変数の先行指標として組み込み、従属変数の自己相関を説明できるようにすることで、重回帰モデルを拡張します。動的回帰モデルは、JMP タイム シリーズ プラットフォームで構築できます。
製造プロセスのデータは、多くの場合、プロセスの入力特性と最終的な出力品質が時間とともに変化する時系列です。動的回帰モデルを使用して、プロセスパラメータを調整してプロセス出力品質の変動性を制御する方法を確認することができます。
ビジネスでは、マーケット ミックス モデルを使用して、さまざまな広告戦略の投資収益率を評価します。動的回帰モデルを使用して、さまざまなメディアによる広告費の投資収益率を評価できます (マーケット ミックス モデル)。このモデルを使用して、広告予算を効率的に割り当てることで売り上げを伸ばすことができます。
著者は、上記の例を使用して、JMP を使用して動的回帰モデルを構築し、レポート結果を解釈する方法を説明します。
こんにちは@robertlucas1972 、素晴らしい仕事です！（プレゼンテーションと十分に文書化された原稿の両方を含む）
私たちは最近、JMP で動的線形回帰 (DLR) モデルをセットアップして実行することについて、顧客ベースから一般的な関心を集めました。あなたの作業は、非常に実用的なコンテキストでのトピックへの素晴らしい紹介です。ここでデモを行ったサンプル データ テーブルを共有していただけませんか?これらは、このコンテキストで時系列プラットフォームを使用するための便利な独学ツールとして役立つと思います (あなたの原稿に従ってください)。
乾杯、
@パトリックジュリアーノ
