통계 블로그 게시물이나 영양 및 / 또는자가 진단 가이드를 읽고 있습니까? 이 블로그의 제목에 약간 쫓겨났다면이 블로그 시리즈를 처음 접했을 것입니다. 이 게시물은 5 부로 구성된 시리즈 중 3 부로 몇 년 동안 과학자와 엔지니어로부터 많이받은 질문을 다룹니다. 어떤 모델 출력을 살펴 봐야합니까? 무슨 뜻입니까? 나는 그들로 무엇을합니까?
단순화하고 명확한 지침을 제공한다는 목표 (배고프거나 가공 식품을 먹는 것에 대해 죄책감이 들지 않게하기 위함)로 저는 그림 1과 같은 프레임 워크를 고안했습니다. 이 "메뉴"는 상황 (데이터 및 성향)에 따라 주요 출력에 집중하는 데 사용할 수있는 메뉴입니다.
Figure 1: Key outputs in Standard Least Squares. Choose your meal based on your appetite!Figure 1: Key outputs in Standard Least Squares. Choose your meal based on your appetite!Figure 1: Key outputs in Standard Least Squares. Choose your meal based on your appetite!그림 1 : 표준 최소 제곱의 주요 출력. 식욕에 따라 식사를 선택하세요!
이 글에서는 여러분이 볼 수있는 출력에 초점을 맞출 것입니다. 게다가 ~로 베지 플레이트 출력 모델 건강 문제에 대한 응급 처치가 필요하거나 데이터 애호가이고 그것을 괴롭 히고 싶다면 (당신은 좋은 회사에 있으므로 머리를 높이 들어라!). 먼저 "내 모델이 정상입니까?"라는 질문에 답하는 데 사용할 수있는 출력을 검토해 보겠습니다. 다음으로 결과를 해석하여 프로세스에 대한 이해를 높이고 동료에게 전달하는 데 도움이되는 출력을 살펴 보겠습니다. 각 출력에 대해 1) 출력이 무엇인지, 2) 무엇을 찾아야하는지 3) 정보로 무엇을 할 수 있는지에 대해 명확하고 간결하게 설명하겠습니다.
스크린 샷에서 사용하는 샘플 데이터 세트를 따라 ( "맛 테스트")하려면 다음을 참조하십시오. 첫 번째 블로그 게시물 .
내 모델이 건강합니까?
적합 부족
* 적합 부족
Box-Cox 변환
더 나은 예측을위한 데이터 변환
결과를 어떻게 해석합니까?
가변 중요성
변수 중요성 평가
효과 테스트
요약
이 게시물에서는 필요한 경우 모델 상태 문제를 평가하고 해결하는 데 도움이되는 두 가지 출력 인 적합 부족 및 Box-Cox 변환에 대해 논의했습니다. 또한 프로세스를 더 잘 이해하고 궁극적으로 프로세스를 개선하고 이해 관계자들에게 조치를 전달하는 방법을 결정하는 데 도움이되는 두 가지 결과 인 변수 중요도 및 효과 테스트에 대해서도 논의했습니다.
상호 관련된 예측 변수가 많을 수있는 과거 데이터 세트로 작업하는 경우 다음 주에이 시리즈의 Part 4로 진행하여 VIF와 모델 상태를 평가하는 데 도움이되는 방법에 대해 논의 할 것입니다. 또한 요인이 서로에 영향을 미치는 방식을 시각화하는 데 도움이 될 수있는 상호 작용 도표를 살펴볼 것입니다.
이전 게시물에서 언급했듯이 기본 지식을 대체 할 수 없습니다. 산업 문제 해결 과정에 대한 통계적 사고 줄 수 있습니다. 특히 상관 관계 및 회귀 모듈을 완료하는 것이 좋습니다. 완료시 배지를 획득하여 LinkedIn에 게시하고 이력서 및 연간 리뷰에 추가 할 수 있습니다. 2021 년을 개인 및 직업 성장의 해로 만드십시오!
