こんにちは、
2つの状態1と0および6の入力変数（数値、連続）を持つことができる名目応答変数があります。 応答変数を予測するための最適なモデルを見つけるにはどうすればよいですか？ これはおそらく非常に幅広い質問ですが、応答変数に最適なモデルを取得して構築するプロセスを理解したいと思います。
だから私が持っている質問のいくつかは次のとおりです：
1.）パーティションモデルとフィットモデルのどちらを使用する必要があるかを知るにはどうすればよいですか？
2.）回帰（フィットモデル）を使用する場合、使用するマクロをどのように知ることができますか？ 完全階乗、多項式から次数など？ どの程度ですか？ 高いほど良いですか？
3.）性格はどうですか？ 名目ロジスティックまたはステップワイズ回帰を使用する必要がありますか？
ご覧のとおり、私は予測モデルの構築の初心者であり、プロセスを理解したいと考えています。または、データに最適なモデルを構築するために従うことができるガイドがあるかもしれません。
ありがとう。
いくつかの基本から始めることをお勧めします。 これらは、セルフガイドまたはライブウェビナーにすることができます。
https://www.jmp.com/en_us/events/live-webinars/getting-started-with-jmp/getting-started-with-jmp-02apr2021.html
https://www.jmp.com/en_us/events/getting-started-with-jmp/doe-intro-kit.html
モデルを構築する方法はたくさんあります。 加法混色、減法混色。 既存のデータセットまたは計画された実験からの回帰。 推定できるモデルは、データの取得方法によって異なります。
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