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Verwenden von JMP® Pro zum Erstellen von Modellen mithilfe von Auswahltechniken für verallgemeinerte Regressionsvariablen

 

Sehen Sie, wie es geht:

• Erstellen Sie ein Response-Surface-Modell für so viele Terme wie nötig
• Untersuchen Sie die Parameterschätzungen VIF (Variable Inflation Factor), um stark korrelierte Faktoren zu identifizieren
• Untersuchen Sie Prediction Profiler, um Kollinearität zu identifizieren
• Veröffentlichen Sie Vorhersageformeln für den anschließenden Modellvergleich in Formula Depot
• Verwenden Sie die Validierung, um eine Überanpassung des Modells zu vermeiden
• Bestimmen Sie, wann und wie Sie erweiterte Kontrolloptionen verwenden, einschließlich der Erzwingung der Effektvererbung, der Erzwingung von Begriffen und des vorzeitigen Beendens
• Verwenden Sie die Einstellung „Variable Wichtigkeit“, um den Vorhersage-Profiler nach den wichtigsten Faktoren zu organisieren
• Erstellen und vergleichen Sie Modelle mit Forward Selection (Stepwise), Ridge, Lasso, Double Lasso, Elastic Net und den adaptiven Regularisierungstechniken von Elastic Net, um wichtige Erklärungsfaktoren zu identifizieren

Ressourcen

• Bessere Modelle mit JMP Pro erstellen von Grayson, Gardner und Stephens

• Dateien, einschließlich Produktionsdaten, die in JMP Pro nicht verfügbar sind JMP>Hilfe>Beispieldaten, verwendet im Live-Webcast Mastering JMP, Using JMP Pro to Build Models Using Generalized Regression Variable Selection Techniques.

   

Vorhersagemodellierung und maschinelles Lernen