Daten transformieren, um bessere Vorhersagen zu treffen
Erfahren Sie, wie Sie:
- Verstehen Sie, warum Transformationen die Varianz stabilisieren, den Fehler im gesamten Designbereich gleichmäßiger machen, fehlende Anpassungen beheben und Vorhersagen so darstellen, dass physikalische Grenzen nicht verletzt werden, negative Zählungen angezeigt werden oder Erträge fälschlicherweise als größer als 100 % gemeldet werden
- Transformieren Sie Daten im Handumdrehen mit Graph Builder und ändern Sie Maßstäbe, um die Lesbarkeit und Interpretierbarkeit von Diagrammen zu verbessern
- Verwenden Sie die Quadratwurzeltransformation, um negative Werte zu eliminieren, und untersuchen Sie, wie die Verwendung der Box-Cox-Potenztransformation bei der Antwort die Anpassung ändern könnte
- Vergleichen Sie keine Transformation, Protokolltransformation mit Vorhersage in Roheinheiten und Protokolltransformation mit Vorhersage in Protokolleinheiten
- Verwenden Sie die Quadratwurzeltransformation, um Modelleffekte mithilfe des Polynom-zu-Grad-2-Makros zu konstruieren, die beste Transformation zu identifizieren, die ausgewählte Transformation zu verwenden, Residuen in der Datentabelle zu speichern und Ergebnisse mithilfe von Verteilungen auszuwerten
- Sehen Sie, wie die Quadratwurzeltransformation eine gleichmäßigere Zählverteilung und eine linearere Beziehung ergeben könnte
Why Transforrmations Can Be UsefulWhy Transforrmations Can Be UsefulWarum Transformationen nützlich sein können
Prädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Daten transformieren, um bessere Vorhersagen zu treffenTolle Präsentation!Vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, es mit uns allen zu teilen.
Betreff: Daten transformieren, um bessere Vorhersagen zu treffenSuper nützliche und klare Präsentation.
