Grazie per le tue domande durante la sessione. Condividiamo le risposte qui per tutti e per noi per migliorare insieme le nostre competenze JMP.
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Q1: In che modo R square, G ^ 2 e log worth sono correlati insieme? puoi spiegare la loro relazione?
R2 è una misura della quantità di variazione spiegata dividendo i dati in gruppi
G2 è un'indicazione di variazione nel set di dati LogWorth è una trasformazione del valore p (es. -Log10 (0,01) = 2) R2 più alto, il valore P sarà più piccolo, LogWorth sarà più grande
Q2: Qual è il numero massimo di divisioni possibili per dati catagorici e continui?
Non esiste una risposta definita, l'obiettivo statistico del processo di partizione è quello di creare gruppi con il G2 più piccolo possibileQ3: possiamo smettere di dividere senza raggiungere il valore G ^ 2 come zero?
Certo, naturalmente. Hai il pieno controllo della divisioneQ4: Come utilizzare la validazione incrociata di K-fold nella partizione?
Dal punto attivo "Partizione" (triangolo rosso), scegli "K Fold Crossvalidation"
D5: Sotto Contributo alla colonna, abbiamo una soglia per determinare se i fattori sono significativi (qualcosa di simile a Pvalue)?
Comprendi cosa stai cercando, ma come so, sembra che non ci siano indicazioni / soglie per la partizione. In genere, scegli le prime colonne come farebbe il tuo focus
Q6: Ciao, nuovo utente JMP qui. Hai un limite di dimensioni dati raccomandato per l'utilizzo di JMP? Può gestire dati medi e grandi?
Tecnicamente non ci sono limiti. JMP utilizza la memoria allocata dal computer
Di solito consigliamo x64bits (vs x32bits), JMP PRO quando si tratta di big data
Q7: come viene creata la colonna di validazione? -
Menu principale "Analizza" -> "Modellazione predittiva" -> "Crea colonne di convalida"
Q8: la validazione significa la conferma di velenosi e commestibili?
La convalida consiste nel misurare la qualità del modello. Il tuo modello predittivo sarà più robusto con la convalida
Q9: G ** 2 è uguale alla variazione, sigma ** 2?
G2 Statistica di adattamento utilizzata per le risposte categoriche (anziché la somma dei quadrati utilizzata per le risposte continue). Valori più bassi indicano un adattamento migliore
