我是在阅读统计博客文章还是营养和/或自助指南？ 如果您对这个博客的标题有点不适应，那么您很可能是这个博客系列的新手。 这篇文章是一个由五部分组成的系列文章的第三部分，我在该系列文章中解决了多年来从科学家和工程师那里得到的很多问题：我应该查看哪些模型输出？ 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让您因食用加工食品而感到内疚），我设计了一个框架，如图 1 所示。 这个“菜单”是一个你可以用来根据你的情况（你的数据和配置）关注关键输出的菜单。
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!Figure 1: Key outputs in Standard Least Squares. Choose your meal based on your appetite!图 1：标准最小二乘法的主要输出。 根据您的胃口选择您的餐点！
在这篇文章中，我将重点关注您可以查看的输出此外到蔬菜盘输出如果您需要对模型健康问题进行一些急救，或者如果您是数据书呆子并且想把它搞砸（您的公司很好，请昂首挺胸！）。 首先，让我们回顾一下您可以用来回答“我的模型健康吗？”这个问题的输出。接下来，让我们检查有助于您解释结果的输出，以增加您对过程的理解并将它们传达给您的同事。 对于每个输出，我将尽量做到清晰简洁：1) 输出是什么，2) 你应该寻找什么，以及 3) 你可以用这些信息做什么。
如果您想跟随（“味觉测试”）我在屏幕截图中使用的样本数据集，请参阅第一篇博文.
我的模特健康吗？
不合身
*不合身
Box-Cox 变换
转换数据以做出更好的预测
我如何解释结果？
可变重要性
评估变量重要性
效果测试
概括
在这篇文章中，我们讨论了两个输出来帮助您评估和纠正（如有必要）模型健康问题：失拟和 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。
如果您正在处理可能有很多相关预测变量的历史数据集，我鼓励您继续阅读下周本系列的第 4 部分，我将在其中讨论 VIF 以及它们如何帮助您评估模型健康状况。 我还将介绍交互图，这是一种可视化因素如何相互影响的有用方法。
正如之前的帖子中提到的，没有什么可以替代基础知识工业问题解决课程的统计思维可以给你。 具体来说，考虑完成相关与回归模块。 完成后获得一枚徽章，您可以将其张贴在 LinkedIn 上，添加到您的简历和年度审核中。 让 2021 年成为个人和职业成长的一年！
