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如何為我的名目變數找到最佳模型

你好，

我有一個標稱響應變量，它可以有兩個狀態 1 和 0 以及 6 個輸入變量（數字、連續）。如何找到預測反應變數的最佳模型？這可能是一個非常廣泛的問題，但我想了解為我的反應變數獲取和建立最佳模型的過程。

我的一些問題如下：

1.) 我如何知道是否應該使用分區模型或擬合模型？

2.) 當我使用迴歸（擬合模型）時，我如何知道要使用哪些巨集？全階乘、多項式次數等？到什麼程度呢？越高越好嗎？

3.) 性格怎麼樣？我應該使用名目 Logistic 還是逐步迴歸？

正如您所看到的，我是建立預測模型的初學者，希望了解該過程，或者也許有我可以遵循的指南來為我的資料建立最佳模型。

謝謝。

消費者與市場研究數據探索和視覺化回复：如何為我的名義變量找到最佳模型

我建議您從一些基礎知識開始。 這些可以是自我指導或現場網絡研討會：

https://www.jmp.com/zh_CN/events/live-webinars/getting-started-with-jmp/getting-started-with-jmp-02apr2021.html

https://www.jmp.com/zh_CN/events/getting-started-with-jmp/doe-intro-kit.html

 

有很多方法可以建立模型。 加法，減法。 從現有數據集或設計的實驗中回歸。 您能夠估算的模型取決於您如何獲取數據。

回复：如何為我的名義變量找到最佳模型

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