파티션의 서수 x/계수에 대한 결측값 처리제안: 정보 누락 옵션이 선택된 경우 순서형 X/요인 변수에 대한 누락 데이터(및 누락 값 코드 데이터)를 연속 X/요인 변수와 동일하게 처리하십시오. 즉, 누락이 "높음" 또는 "낮음"으로 더 잘 그룹화되는지 확인하기 위해 테스트합니다. 지금 당장은 결측값(또는 결측값 코드)을 서수 값으로 처리하고 그에 따라 할당하는 것으로 보입니다.
통계 및 분석Re: 파티션의 서수 x/요소에 대한 누락된 값 처리 - 상태가 다음으로 변경됨: 개발 중JMP 16에 대해 이 작업을 하고 있습니다.
그 동안 강제로 순서를 지정하는 방법은 Value Ordering 속성에서 누락된 항목을 처리하는 것입니다.
Column("나이")<<속성 설정("값 순서",{12,13,14,15,16,17,.}),
Re: Partition의 Ordinal x/Factors에 대한 누락된 값 처리추적 번호는 7612567893입니다.
Re: Partition의 Ordinal x/Factors에 대한 누락된 값 처리안녕 --
나는 16에서 이것에 대한 빠른 재테스트를 수행했습니다.종속 변수가 연속적일 때 작동하는 것처럼 보이지만 종속 변수가 순서형일 때 하위 범주 그룹이 있는 순서형 예측 변수의 결측값 범주를 분할에 넣는 것처럼 보입니다.그래서 이것은 여전히 열린 소원이라고 생각합니다.감사.
Re: Partition의 Ordinal x/Factors에 대한 누락된 값 처리다음은 우리가 보고 있는 것을 재현하기 위한 JSL 스니펫입니다...
bigclass = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");
bigclass << New Column("MissingLow",Modeling Type(Ordinal),<< Formula(If( :age < 14 & Random Integer( 2 ) - 1,.,:age)));
bigclass << New Column("MissingHigh",Modeling Type(Ordinal),<< Formula(If( :age > 14 & Random Integer( 2 ) - 1,.,:age)));
bigclass << Partition(
Y( :age ),
X( :MissingLow ), // replace age with missing for some 12 and 13 year olds
Informative Missing( 1 ),
Split Best( 2 )
); // Note first split puts (missing, 12, 13) into a group
bigclass << Partition(
Y( :age ),
X( :MissingHigh ), // replace age with missing for some 15-17 year olds
Informative Missing( 1 ),
Split Best( 2 )
); // Note no split puts missing into a group with any 15, 16, or 17 year olds, it puts missing on the low end onlyRe: 파티션의 서수 x/요인에 대한 누락된 값 처리@샘가드너 이것이 오는 것처럼 보이지만 JMP 16이나 17에서는 그렇지 않습니까?상태를 실제로 조사해야 합니까?
