Cómo hacer la selección de modelos a partir del análisis de contingenciaMi dominio es Consumer Research.Tengo 7 variables explicativas y 1 variable de respuesta.Todos son categóricos.
Mi objetivo es reemplazar la variable de respuesta con una o una combinación de las variables explicativas.
Mi acercamiento:
- Realizar análisis de contingencia de cada una de las variables explicativas con la respuesta.
- Del análisis de contingencia, seleccione la variable explicativa con el mayor R-cuadrado (U).Debido a que la cantidad de niveles es diferente, no creo que los valores de la razón de probabilidad o chi-cuadrado de Pearson sean útiles en la selección del modelo.
- En la tabla Medidas de asociación, utilice los valores Lambda e Incertidumbre.Elija la variable explicativa con los valores más altos.
A continuación se presenta un resumen que describe las variables y resultados del análisis de contingencia.
Variable # | # niveles | Rsq(U) | LR-chi cuadrado | Pearson chi cuadrado | Lambda asimétrica (C|R, R|C) | lambda sim. | Coeficiente de incertidumbre (C|R, R|C) | Coeficiente de incertidumbre (Sym) |
A | 4 | .08 | 248 | 268 | .08, .13 | .1 | .08, .08 | .08 |
B | 3 | .02 | 76 | 75 | .06, .02 | .04 | .02, .03 | .03 |
C | 10 | .04 | 136 | 153 | .05, .04 | .045 | .04, .03 | .034 |
D | 10 | .31 | 961 | 1207 | .33, .13 | .22 | .3, .2 | .245 |
mi | 18 | .34 | 1056 | 1498 | .34, .1 | .21 | .34, .19 | .24 |
F | 40 | .345 | 1084 | 1590 | .34, .05 | .17 | .35, .15 | .21 |
GRAMO | 6 | .32 | 1000 | 1286 | .35, .28 | .31 | .32, .26 | .29 |
La variable respuesta tiene 6 niveles.
Los niveles en las variables D, E, F, G están ordenados por intensidad ascendente.Se supone que los límites inferior y superior son similares.
Preguntas:
- ¿Es válido el enfoque descrito?
- ¿Puedo combinar una de las variables de D,E,F,G (me inclino por seleccionar G) con una o más de A,B,C para obtener un mejor modelo (es decir, un mejor reemplazo para la respuesta)?Si es así, ¿cómo se podría hacer esto y qué métricas se podrían usar para seleccionar el mejor modelo?
AnalíticaOtroRe: Cómo hacer la selección de modelos a partir del análisis de contingencia¡Gracias, Marcos!
He usado Regresión logística en el pasado, pero solo con respuestas binarias (p. ej., Estable/Inestable). Esta instancia sería una gran oportunidad de aprendizaje. ¡Se pondrá manos a la obra!Re: Cómo hacer la selección de modelos a partir del análisis de contingenciaEl análisis de la tabla de contingencia bidireccional es válido por derecho propio, pero no es suficiente para su propósito. La regresión logística utilizando un predictor lineal que combina todas las variables satisfará mejor su necesidad.
comienzo aquí en la documentación en línea de JMP para saber qué es la regresión logística, cómo configurar sus datos, cómo iniciar la plataforma de análisis y los resultados que están disponibles para responder a sus preguntas.
