관심을 가져 주셔서 감사합니다. 뿡뿡 !토론에 참여하게되어 기쁩니다.
음식 / 식사 비유를 좋아하십시오. 메인 코스를 시작하기 전에 '재료'를 살펴 보는 것은 어떻습니까? 주 과정 결과의 품질에 영향을 줄 수있는 데이터에서 특이 치, 의심스러운 데이터 또는 특징을 찾는 좋은 방법을 모델링하기 전에 일 변량을 다변량 응답 및 예측 변수 대 응답 그래프로 플로팅하는 것을 발견했습니다. 메인 코스의 재료가 참으로 신선하고 먹을 준비가되었는지 확인하는 좋은 방법입니다.
새해가 시작되면 (새로운 시작을 더 원했던 적이 있었나요 ???), 올해의 새로운 목표를 수립하기 시작했거나 이미 목표를 향해 작업을 시작했을 수 있습니다. 우리는 2021 년으로 며칠이 되었으니, 당신이 만든 것을 아직 버리지 않았기를 바랍니다!
또 다른 새해 결심을위한 여지가 있다면 (또는 새 결의가 필요한 경우), 많은 분석가가 저에게 다음과 같은 말을 들었다고 제안해도 될까요?“모델을 사용하고 싶습니다 (또는 더 많은 모델링 작업을 수행합니다). 내 작품." 이 목표는 "10 파운드를 잃을 것"보다 더 성취 할 수있을 것 같습니다. 또는“8 시간의 수면을 취할 것입니다.”맞죠?
분석가는 동기 부여가 된 무리이지만 따라야 할 방법이 없기 때문에 종종 갇혀 있습니다. 문제를 해결하기 위해 모델을 사용하고자하는 분석가들로부터 제가 본 가장 큰 장벽은 모델을 구축 한 후 확인해야하는 모든 결과물에 혼란 스럽거나 혼란스러워한다는 것입니다.
“어떤 모델 출력을 봐야합니까? 너무 많아요! 어떻게 해석해야합니까?”
진실은 이것이다 : 당신이 볼 수있는 많은 결과물이 있으며, 어떤 것이 가장 중요한지 그리고 그들이 당신에게 말하는 것을 모른다면 꽤 압도적 일 수있다.
빠른 우회
이것이 많은 논쟁과 토론을 불러 일으킬 수있는 주제 (그리고 내가이 시리즈에서 내놓은 것)라는 것을 알기 때문에 내 관점에 대한 맥락을 알 수 있도록 내 배경에 대해 조금 말씀 드리겠습니다. 제 교육은 생물 의학 공학이고, 저는 의료 기기 R & D에서 몇 년 동안 일한 후 샴푸를 더 잘 제조하기위한 실험을 설계하고 분석하는 샴푸 제조업자를 지원하는 소비재 회사 (CPG)의 응용 통계 학자 역할로 전환했습니다. (다음에 머리를 감을 때 거품의 양과 질감을 완벽하게 만드는 데 사용 된 통계 모델에 경의를 표하십시오!)
CPG 회사를 떠난 후 저는 소매업에서 데이터와 분석을 사용하여 경력의 상당 부분을 보냈습니다. 제가 함께 일했던 과학자, 엔지니어, 비즈니스 분석가 및 기타 협력자들은 데이터, 분석 및 소프트웨어를 사용하여 빠르지 만 소리 결정. 일부는 통계에 대한 공식 교육을 받았지만 대다수는 단순히 통계 및 통계 소프트웨어를 업무에서 배웠으며 교장에 중점을 둔 모범 사례에 대한 명확한 지침을 찾고 있습니다. "적은 것이 더 많다." 나는이 실무자들을 염두에두고이 지침을 구성하려고 노력했습니다.
배울 것
이 5 부작 블로그 시리즈에서는 회귀 모델 출력, 특히 모델링에 가장 일반적으로 사용되는 방법 인 표준 최소 제곱 출력에 초점을 맞출 것입니다. Standard Least Squares는 특히 모델링을 처음 접하는 사람들에게 좋은 시작입니다.
첫째, 통계 학자와 개발자가 JMP 분석가에게 가장 중요한 정보를 제공하는 방식으로 기본 보고서를 설정합니다.
이미 JMP를 사용하는 경우 : 모델 적합 입력 대화 상자의 강조를 눈치 채고 그것이 무엇인지 궁금한 적이 있습니까? 나는 그것에 대해 한동안 꽤 혼란 스러웠다는 것을 알고 있습니다. 바로 위에있는 성격 옵션과 달리 강조는 수행되는 분석 유형을 변경하지 않습니다. 다른 옵션은 실행을 클릭 할 때 기본적으로 다른 모델 출력을 켭니다. JMP는 추정하려는 모델 용어 수 (모델 효과 대화 상자의 용어 수)와 함께 보유한 데이터 양 (행 수)을 사용하여 기본 강조를 설정하여 표시 할 최상의 출력 세트를 결정합니다. (그림 1). JMP는 항상 분석가를 최상의 경로로 안내하고 있으며 선택된 강조도 예외는 아닙니다. JMP는 데이터 내용을 사용하여 기본 강조를 설정합니다. (이 방법에 대한 자세한 내용은 선적 서류 비치 .)
그림 1 : 표준 최소 제곱 강조. JMP는 데이터를 기반으로 기본 강조를 설정하지만 변경할 수 있습니다. 강조는 표시되는 출력 세트를 결정합니다. 통계 분석에는 영향을주지 않습니다.
실행을 클릭 한 후 표시되는 출력은 먼저 집중해야하는 출력입니다. 데이터와 맞추려는 모델에서 가장 중요한 출력이 확장되고 표시됩니다.
즉, 살펴볼 그래프와 표가 여전히 많고 약간의 교육 없이는 우선 순위를 지정할 출력과 해당 출력에 대해 해석하거나 조치를 취하는 방법을 알 수 없습니다. 안타깝게도이 지식을 제공하기 위해 복용 할 수있는 약이 아직 없습니다!
그 약이 존재할 때까지이 블로그 게시물이 빠른 가이드가되기를 바랍니다.
모델 건강 및 해석 메뉴
모델 출력은 출력의 두 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. 모델 건강 과 해석 . 모델 상태 출력은 모델이 정상인지 아니면 "응급 처치"를 수행해야하는지 판단하는 데 도움이됩니다. 해석 결과는 어떤 요인이 중요한지 결정하고 그 요인이 반응에 미치는 영향을 결정하는 데 도움이되는 결과입니다.
나는 당신이 얼마나 깊이 가고 싶은지 (또는 당신이 얼마나 배고픈 지, 말하자면)에 따라 주요 출력에 집중할 수 있도록 그림 2의 메뉴를 개발했습니다. 새해 결심을 할 때 우리 모두 최선의 행동 (또는 최선의 의도)을 가지고 있기 때문에이 메뉴에 건강한 음식을 사용하는 것이 적절하다고 생각합니다! 이 블로그 게시물의 이전 초안에서는 패스트 푸드 메뉴 판을 사용했는데…:smiling_face_with_smiling_eyes:. 세 끼의 식사를 제공합니다.
그림 2 : Standard Least Squares의 주요 출력에 중점을 둡니다. 식욕에 따라 식사를 선택하세요!
- 베지 플레이트 핵심 산출물 만 있으며 빠르게 움직이고 싶거나 분석이 단순성을 고려한 분석가를위한 것입니다.
베지 플레이트
- 베지 플레이트 + 건강한 지방 (연어는 제가 가장 좋아하는 것 중 하나입니다!) Veggie Plate 출력 포함 ...을 더한 불량한 모델 상태에 대한 해결책을 찾는 데 도움이 될 수있는 추가 출력 또는 데이터에 접근하는 것을 정말 좋아하는 분석가를위한 것입니다. 오메가 -3에는 많은 치유 효과가 있습니다!
베지 플레이트 + 건강한 지방
- 마지막으로 풀 스퀘어 식사 좋은 모델을 얻기 위해 고군분투하거나 문제를 이해하는 데 도움이되는 더 많은 결과물을 원할 때 적절한 결과물 ( "전체 곡물")이 포함됩니다.
풀 스퀘어 식사 : 베지 플레이트 + 건강한 지방 + 통 곡물
메뉴 맛 테스트
따라 해보고 싶다면 JMP의 샘플 데이터 라이브러리에있는 Tiretread 데이터 세트를 사용하겠습니다. JMP가없는 경우 30 일 무료 평가판을 다운로드하거나 산업 문제 해결을위한 통계적 사고 과정 (무료, PS 링크)을 수강 할 때 원격 데스크톱 환경에서 사용할 수 있습니다.
Tiretread 데이터 세트는 실리카, 실란 및 유황의 세 가지 성분 (인자)을 사용하여 마모, 모듈러스, 연신율 및 경도의 네 가지 제품 특성 (반응)을 최적화하는 것이 목표 인 설계된 실험에서 비롯되었습니다. 실험 분석에는 4 개의 반응 각각에 대한 요인 (주 효과, 상호 작용 및 2 차 *를 설명하는 모델 용어를 통해)과 관련된 4 개의 표준 최소 제곱 모델 (각 반응에 대해 하나씩)을 구축하고 사용하는 것이 포함되었습니다.
* 사망 한 말을이기는 것이 아니라 상관 관계 및 회귀에 관한 산업 문제 해결을위한 통계적 사고 모듈과 실험 설계를 통해 용어를 더 잘 이해할 수 있습니다.
요약
나는 당신이 2021 년에 대담하고 당신의 작업에 모델을 사용하고 결과물을 해석하는 방법을 배우는이 목표를 추구하기를 바랍니다. JMP는 Fit Model 플랫폼의 기본 설정으로 등을 돌립니다. JMP는 보유한 데이터의 양과 추정하려는 효과의 수를 고려하여 가장 중요한 결과를 제공합니다.
그리고 나는 당신의 등을 가지고 있습니다! 이 블로그 시리즈의 나머지 부분을 계속 읽고 모델을 사용하여 자신감을 더 높이시기 바랍니다.
다음 세 개의 게시물에서는 세 가지 "식사"각각에있는 출력을 해석하는 방법과 적절한 경우 이에 대응하여 취해야 할 조치에 대해 설명합니다. 이 시리즈의 마지막 블로그 게시물에서는 선호하는 출력이 항상 모델 결과에 표시되도록 JMP에서 기본 설정을 설정하는 방법을 보여 드리겠습니다.
일주일 후!
추신 모델링 주제에 대해 더 자세히 알아 보려면 산업 문제 해결을위한 통계적 사고 무료로 제공되는 과정, 특히 상관 관계 및 회귀 모듈. 통계 개념에 더 깊이 들어가고 실습도 포함됩니다 (소프트웨어에 대한 무료 액세스와 함께).
좋은. 블로그 시리즈에 대한 좋은 아이디어, 뿡뿡 . 이는 데이터 사용 방법에 어려움을 겪고있는 과학자 및 엔지니어 고객에게 정말 가치가 있습니다. Fit Model과 표준 최소 제곱을 이해할 수 있다면 먼 길을 갈 수 있습니다. 그리고 저는 당신의 비유 사용을 정말 좋아합니다.
훌륭한 정보-사진을 사랑하십시오! 더 많은 식사를 기대합니다 .....:)
뿡뿡
뿡 빵뀨 나는 비유를 좋아한다!후속 블로그 게시물 인 배포, 이상치 스크리닝, 누락 된 데이터 등을위한 좋은 아이디어입니다.
