Hola,
Tengo una variable de respuesta nominal que puede tener dos estados 1 y 0 y 6 variables de entrada (numérica, continua). ¿Cómo puedo encontrar el mejor modelo para predecir mi variable de respuesta? Esta es probablemente una pregunta muy amplia, pero me gustaría comprender el proceso de obtención y construcción del mejor modelo para mi variable de respuesta.
Entonces, algunas de las preguntas que tengo son las siguientes:
1.) ¿Cómo sé si debo usar Partición o Ajustar modelo?
2.) Cuando utilizo Regresión (Ajustar modelo), ¿cómo sé qué macros usar? ¿Factorial completo, polinomio a grado, etc.? ¿Hasta qué punto? ¿Cuanto más alto mejor?
3.) ¿Qué pasa con la personalidad? ¿Debería utilizar la regresión logística nominal o por pasos?
Como puede ver, soy un principiante en la construcción de modelos predictivos y me gustaría comprender el proceso o tal vez haya una guía que pueda seguir para construir el mejor modelo para mis datos.
Gracias.
Le sugiero que comience con algunos conceptos básicos. Estos pueden ser seminarios web autoguiados o en vivo:
https://www.jmp.com/en_us/events/live-webinars/getting-started-with-jmp/getting-started-with-jmp-02apr2021.html
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Hay muchas formas de construir modelos. Aditivo, sustractivo. Regresión de un conjunto de datos existente o de un experimento diseñado. Los modelos que puede estimar dependen de cómo obtuvo los datos.
Además de @statman Como consejo, es posible que también desee inscribirse y completar la experiencia de capacitación en línea gratuita de SAS "Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales". Todas sus preguntas se tratan con gran detalle en ese curso. Aquí hay un enlace al sitio de registro del curso: SAS "Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales"
