회귀 모형의 가중 변수회귀 모델에서 변수에 가중치를 부여하는 방법이 궁금합니다. 내 모델에 더 많은 기여를 할 수있는 변수가 있으며 다른 변수보다 JMP 값을 더 많이 사용하는 방법을 찾고 싶습니다. 나는 단계적 회귀 모델에 먼저 입력 할 수 있다는 것을 알고 있습니다. 나는 그것을하고 싶지만 다른 변수보다 더 많은 변수를 가중하고 싶습니다.
해석학Re : 회귀 모형의 가중 변수가중치는 일반적으로 변수가 아닌 관측치에 회귀 분석에 적용됩니다. JMP Pro의 일반화 회귀 플랫폼은 각 효과에 대한 모수 추정치 축소와 같은 몇 가지 처벌 회귀 기술 (벌칙은 역 가중치와 유사)을 제공합니다. 그러나 가중치는 데이터를 기반으로합니다. 다른 변수 또는 사용자 입력으로 제공되지 않습니다.
변수의 가중치를 결정하는 기초는 무엇입니까? 일부 변수에 더 많은 무게와 더 많은 무게가 있다는 것을 어떻게 결정 했습니까? 변수에 대한 가중치의 형태 또는 특성은 무엇입니까?
Re : 회귀 모형의 가중 변수우리는 80 명의 정상 대조군과 외상성 뇌 손상 (TBI)을 가진 54 명의 환자에 대한 뇌량 측정을 실시했습니다. 그룹 멤버십을 예측할 모델을 만들려고합니다 (정상 vs. 뇌량 측정에 기초한 TBI).
우리의 이전 연구에서, 우리의 TBI 환자 그룹은 여러 뇌량 이상을 가지고 있음을 발견했습니다. 따라서 우리는 그 연구의 효과 크기를 사용하여 예측 모델의 뇌 부피 변수에 가중치를 부여하고 변수의 효과 크기에 비례하여 가중치를 부여하려고했습니다.
그렇게 할 방법이 있습니까? 예측 모델이 이미하는 것 이상으로 도움이 될 것이라고 생각하십니까?
Re : 회귀 모형의 가중 변수'선형 회귀 분석'을 사용하여 반응을 모델링하고 결과를 예측합니다. 선형 예측 변수는 선형 조합입니다. 모수 또는 계수는 이미 합계 또는 누적의 가중치입니다. 그것들은 자료에 의해 제공된 경험적 증거에 근거한다 (관찰). 매우 다른 척도 (예 : 크기)에서 예측 변수가 발생하는 경우 예측 변수의 중심을 맞추고 크기를 조정할 수 있습니다.
환자 결과와 일치하여 변경되는 예측 변수가 둘 이상 있다는 사실은 모수 추정치의 변동을 부 풀리는 공선 성 문제가 있음을 의미합니다. 추정치가 불안정하고 데이터의 작은 변화 (예 : 하나의 관측치 또는 새로운 데이터)에 따라 크게 다를 수 있습니다. 예측 변수를 중앙에 위치시키고 스케일을 조정하면 문제가 해결되지만 도움이되지는 않습니다. 이 문제를 피하기 위해 하나의 지배적 예측 변수를 사용하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 예측 변수의 정보가 완전히 중복되지 않은 경우, 기본 예측 요소 분석을 사용하여 새 예측 변수를 사용하여 해석을 향상시킬 수 있습니다. 이는 새 예측 변수에 원래 변수를로드하는 데 따라 달라집니다.
Re : 회귀 모형의 가중 변수또한 예측을위한 다른 유형의 모델이 많이 있습니다. 내가 제안하는 두 가지 방법은 재귀 분할 및 신경망입니다. 전자는 해석에 특히 좋으며 후자는 정확성에 특히 좋습니다.
JMP Pro에는 예측 성능을 크게 향상시킬 수있는 다른 것들도 있습니다. 참조하십시오 도움말> JMP 설명서 라이브러리> 예측 모델링 안내서.
Re : 회귀 모형의 가중 변수재미있는 연구. 이외에 mark 의 요점, 나는 당신에게 몇 가지 질문이 있습니다.
뇌 부피를 기준으로 피험자가 어떤 범주에 속하는지 (정상 또는 TBI) 예측하려고하는 것 같습니다.
- 범주를보다 연속적이거나 최소한 서수로 만들 수있는 방법이 있습니까?
- "그룹 멤버쉽"은 무엇을 의미합니까? 이 분류를 위해 어떤 메트릭이 사용됩니까? 아니면 주관적인 판단입니까? 다시 측정 시스템 오류를 고려 했습니까?
- 뇌량을 어떻게 측정하고 측정 시스템 오류를 고려 했습니까?
- 뇌량 이상이란 무엇입니까? 이를 측정하기 위해 어떤 측정이 사용 되었습니까? 뇌량 대신 사용할 수있는 다른 방법 (예 : 밀도, 치수, 체중, 뇌파)이 있습니까?
- "뇌량 변수"는 무엇입니까?
- 예측 모델은 이미 무엇을합니까? 그 모델은 무엇입니까?
이미 제안했듯이 모델에는 각 변수와 관련된 매개 변수가 있습니다. 이러한 변수는 반응 변수에 영향을 미치므로 이미 "가중치"가 있습니다.
