こんにちは、
2 つの状態 1 と 0 を持つことができる名目応答変数と、6 つの入力変数 (数値、連続) があります。応答変数を予測する最適なモデルを見つけるにはどうすればよいでしょうか。これはおそらく非常に広範な質問ですが、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。
私が抱いている疑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べきかを知るにはどうすればよいですか?
2.) 回帰 (モデルの適合) を使用する場合、どのマクロを使用するかはどうすればわかりますか? 完全階乗、次数への多項式など? どの次数にするか? 高いほど良いですか?
3.) 性格についてはどうですか? 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べきでしょうか?
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思っています。あるいは、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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