複数の応答と複数の予測子こんにちは
複数の応答 Yi と複数の予測子 X を含むデータセットをモデル化する最適な手法はどれであるかを知りたいです。
モデルの適合オプションを試しましたが、結果はあまり良くありませんでした。
PCA を使用することで、Y 応答を最大 50 から最大 10 に減らすことができました。 まだ高い数字です。
ＲＧＤＳ。フェリーチェ 。 。
Re: 複数の応答と複数の予測子すべての応答を個別ではなく同時にモデル化したい場合は、PLS またはニューラル ネットワークの使用を検討してください。 個々の応答をモデル化する場合は、まず [分析] > [スクリーニング] > [応答スクリーニング] および [予測子スクリーニング] を使用して、考えられる関係を調査します。
Re: 複数の応答と複数の予測子Ciao Mark さん、ご意見ありがとうございます。
PCA については、予測変数 X ではなく、Y 応答について言及していました。
一般に、私は応答が少ない状態で作業することを好みます。このため、私にとって 10 はまだ大きいと言いました。
実稼働データを使用して説明モデルを構築しています。 言い換えれば、X 予測子と複数応答 Y の間に関係が存在するかどうかを確認したいのです。
適合モデルについては、Rsquare が低い (<5%) と pval が高い (0.18) ため、結果は良くないと言いました。
すべての応答をまとめてモデル化しようとしています。 彼らには共謀関係はありません。
回答 Y と同じ数のモデルを実行することを提案していますか?
フェリーチェ
Re: 複数の応答と複数の予測子モデリング技術と次元削減という 2 つの質問をしているようです。 PCA の結果は、私にとってあまり予測できるものではないようです。 ~10 がまだ大きすぎるのはなぜですか?
このような場合のモデリング手法は数多くあります。 説明モデルまたは予測モデルを構築していますか? 前者は、設計実験などのパラメーターの推定とテストに関するものです。 後者は、機械学習や AI と同様に、応答の推定に関するものです。
「」って言うのはどういう意味ですか？モデルの適合オプションを試しましたが、結果はあまり良くありませんでした。 」 何を期待していたのですか？ なぜがっかりしたのですか？ 何が足りなかったのでしょうか？
複数の応答を個別にモデル化しようとしていますか? つまり、各応答は独自のモデルでモデル化されます。 そうでない場合、応答はどのように関連していますか?
