我是否正在阅读统计博客文章或营养和/或自助指南？ 如果您对本博客的标题有些不满意，那么您可能是本博客系列的新手。 这篇文章是一个由五个部分组成的系列文章的第三部分，在这些文章中，我将解决多年来我从科学家和工程师那里得到的很多问题：我应该看哪些模型输出？ 他们的意思是什么？ 我该怎么办？
为了简化和提供明确的指导（不要让您感到饥饿或对进食加工食品感到内），我设计了一个框架，如图1所示。 您可以使用此“菜单”来根据您的情况（您的数据和处置）专注于关键输出。
图1：标准最小二乘法中的关键输出。 根据您的胃口选择餐点！
在本文中，我将重点介绍您可以查看的输出此外到素板输出如果您需要一些急救人员来解决模型健康问题，或者您是一个数据呆子并且想要呆呆（您的公司很好，那么请昂首阔步！）。 首先，让我们回顾一下可用于回答“我的模型健康吗？”问题的输出。接下来，让我们检查输出，这些输出将帮助您解释结果，以加深对过程的了解并将其传达给同事。 对于每个输出，我将尝试清楚和简洁：1）输出是什么，2）您应该寻找什么，3）您可以使用这些信息做什么。
如果您要遵循（“口味测试”）和我在屏幕截图中使用的示例数据集，请参阅第一篇博客文章。
我的模特健康吗？
缺乏适应
*缺乏适应
Box-Cox转换
转换数据以做出更好的预测
如何解释结果？
可变重要性
评估变量重要性
效果测试
概要
在这篇文章中，我们讨论了两个输出以帮助您评估和纠正（如果需要）健康状况模型：缺少适应和Box-Cox转换。 我们还讨论了两个输出，以帮助您进一步了解流程，并最终决定如何改进流程并将您的行动传达给利益相关者：变量重要性和效果测试。
如果您使用的历史数据集可能具有很多相关的预测变量，那么我建议您下周继续进行本系列的第4部分，我将在此讨论VIF以及它们如何帮助您评估模型健康状况。 我还将遍历交互作用图，这可能是一种有用的方法，可以直观地看到因素之间如何相互影响。
如前几篇文章所述，没有什么可以替代以下基础知识：工业问题解决课程的统计思考可以给你。 具体来说，请考虑完成“相关和回归”模块。 完成后可获得徽章，您可以在LinkedIn上发布该徽章，将其添加到简历和年度审核中。 使2021年成为个人和专业发展的一年！
