Risposte multiple e predittori multipliCIAO
Vorrei sapere qual è la migliore tecnica per modellare un set di dati con più risposte Yi e più predittori X.
Ho provato l'opzione modello fit ma i risultati non sono così buoni.
Usando il PCA sono stato in grado di ridurre le risposte Y da ~50 a ~10. Un numero ancora alto.
Rgds.Felice. .
Ri: Risposte multiple e predittori multipliSe desideri modellare tutte le risposte contemporaneamente, non individualmente, considera l'utilizzo di PLS o rete neurale. Se si desidera modellare le risposte individuali, è possibile utilizzare prima Analizza > Screening > Screening risposta e Screening predittore per esplorare le possibili relazioni.
Ri: Risposte multiple e predittori multipliCiao Marco grazie per il tuo contributo.
Per il PCA mi riferivo alle risposte Y e non ai predittori X.
Generalmente preferisco lavorare con poche risposte, per questo ho detto che 10 per me era ancora grande.
Sto costruendo un modello esplicativo utilizzando i dati di produzione. In altre parole voglio verificare se esiste qualche relazione tra i predittori X e le risposte multiple Y.
Per quanto riguarda il modello di adattamento, stavo dicendo che i risultati non erano buoni a causa del basso Rsquare (<5%) e dell'alto pval (0,18).
Sto cercando di modellare tutte le risposte insieme. Nessuna collinarità per loro.
Stai suggerendo di eseguire tanti modelli quante sono le risposte Y?
Felice
Ri: Risposte multiple e predittori multipliSembra che tu stia ponendo due domande: tecniche di modellazione e riduzione delle dimensioni. Il risultato PCA non mi sembra molto predittivo. Perché ~10 è ancora troppo grande?
Esistono molte tecniche di modellazione per un caso del genere. Stai costruendo un modello esplicativo o un modello predittivo? Il primo riguarda la stima e il test dei parametri, come un esperimento di progettazione. Quest'ultimo riguarda la stima della risposta, come nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale.
Cosa intendi quando dici " Ho provato l'opzione modello fit ma i risultati non sono così buoni. " Cosa ti aspettavi? Perché sei rimasto deluso? Cosa mancava?
Stai cercando di modellare più risposte in modo indipendente? Cioè, ogni risposta è modellata con il proprio modello. In caso negativo, come sono correlate le risposte?
