Re：データ内の重要な変数を特定するこんにちは、
このビデオはとても面白くて役に立ちました！ 有難うございます！
次のことをよりよく理解したいと思います。相互作用の識別と評価（応答スクリーニングとステップワイズ回帰ツールを使用）に関連するすべてのステップは、線形の仮定に基づいています-これは正しいですか？ はいの場合、非線形相互作用をチェックするための提案はありますか？
前もって感謝します！
ヘレナ
Re：データ内の重要な変数を特定する素晴らしいデータセットとプレゼンテーション。 使ってみます！ ありがとうニック
Re：データ内の重要な変数を特定するめったに使用されないが信じられないほど強力なプラットフォームの概要
Re：データ内の重要な変数を特定するこんにちは@HelenaG 、ビデオを楽しんでくれてうれしいです！
相互作用の特定は、ドメインの専門知識と分析中の変数の既知の科学的/物理的理解を通じて行うのが最適です。
変数間の交互作用が十分に理解されていない場合、Fit Modelの「応答スクリーニング」モデルのパーソナリティは、個々の交互作用項と応答変数の間の強度を定量化するのに役立ちます。
Fit Modelの「ステップワイズ回帰」モデルのパーソナリティは、潜在的なモデルに使用する用語の最適な組み合わせ（例：主効果、交互作用など）を特定するのに適しています。
「線形」モデルという用語は、モデルの式がどのように構成されているかを示しますが、FitModelの「応答スクリーニング」と「ステップワイズ回帰」の両方のモデルパーソナリティを使用して非線形関係を調べることもできます。
多項式の項を追加することにより、非線形効果と交互作用を分析に含めることができます。
Fit Modelでは、モデル効果ボックスに対応する項を追加することで、任意の多項式関係（非線形）を調べることができます（例：2次関係（x1 * x1）、3次関係（x1 * x1 * x1）、2次相互作用（x1 * x1 * x2）...）
多項式の詳細と、多項式が変数間の関係を理解するのにどのように役立つかについては、以下のクイックビデオをご覧ください。
https://community.jmp.com/t5/Short-Videos/Fitting-Polynomial-Models/ta-p/271953
Re：データ内の重要な変数を特定するまたあったね@nick_shelton 、
このチュートリアルのため、現在Screening Platformを使用していますが、標準のScreening PredictorPlatformの背後にあるBootstrapForestの設定についてお聞きしたいと思います。 JMP Proには、ブートストラップフォレスト仕様ウィンドウ。私の質問は、スクリーニングプラットフォームで使用されるブートストラップの仕様は何ですか（ツリーの数のみを定義できます）。 非統計家として、Predictor Screeningを使用することは、JMP Pro BootstrapPlatformを使用するよりもリスクが少ないように思えます。ただし、科学的なレポートについては、このJMPプラットフォームの背後にあるブートストラップフォレストの仕様に関する詳細情報が必要になります。
事前にどうもありがとうございました。
ヘレナG。
Re：データ内の重要な変数を特定するやあ@HelenaG
あなたがこれらの概念をあなたの仕事に適用していると聞いてうれしいです:)
JMP Proの予測子スクリーニング（PS）とブートストラップフォレスト（BSF）の主な違いは、BSFが分析結果に影響を与えるすべてのハイパーパラメーターを制御するオプションを提供することです。
すでにお気づきのように、PSでは「ツリー数」パラメーターの調整のみが可能です。
PSで使用されるデフォルトのハイパーパラメータ設定に関する詳細については、質問をに転送してください。 support@jmp.comこれは、メソッドがどのように機能するかについての追加の洞察を提供できます。
データ内の重要な変数を特定する
方法を参照してください：
- 応答スクリーニングを使用して、大規模なデータの重要な要素を見つけます
- FDR P値プロット、効果量によるFDR LogWorth、RSquareによるFDRLogWorthを調べます
- 予測子スクリーニングを使用して重要な変数を特定します。これは、結果を予測する能力について多くの予測子をスクリーニングするための決定木ベースの方法です。
- 変数クラスタリングを使用して固有の重要な変数を特定し、類似の変数を代表的なグループにグループ化します
- 変数間の多重共線性を排除するために、各クラスターを単一のコンポーネントまたは変数で表す方法を理解して調べます
- 相関関係、クラスターの概要、クラスターメンバー、および標準コンポーネントレポートのカラーマップを解釈する
- 適合モデル-応答スクリーニングを使用して、固有の重要な要因間の相互作用を特定します
- グラフビルダーを使用して、FDRPValueプロットとFDRLogWorthをランクフラクションレポートで解釈します
- 回帰モデルを構築するための変数と交互作用の最良のサブセットを特定します
- 類似の変数を代表的なグループにグループ化する
- ステップワイズ回帰制御と推定レポートを解釈する
重要な変数を特定するのに役立つ応答スクリーニング
添付のJMPジャーナルはすべての人に有効です。プロジェクトファイルの.zipファイルには、JMP15以降で動作するために解凍する必要があるJMP15プロジェクトアーカイブが含まれています。見るJMPアーカイブドキュメントファイルを解凍した後のヘルプ。
データの探索と視覚化
