適合性の大幅な欠如みなさん、こんにちは。時間と対応に感謝します。 主効果、交互作用、場合によっては2次を使用してモデルを作成しました。 標準最小二乗法とデータの60％を使用しました。 約20％が検証に使用され、20％がテストセットに使用されます。
R2、adj R2、および検証セットとテストセット用のものはすべて約98〜99％です。 VIFはすべて1から2の間です。
唯一の問題は、私にはかなりのフィット感がないことです。
ここで何ができますか？ LoFを無視できますか？
PS：GenRegからモデル（剪定または投げ縄など）を見つけ、そのモデル用語を使用して標準最小二乗法で試してみると、ほぼ同じモデルが得られ、適合性が大幅に低下していることに気付きました。 それはGenRegで考慮されていないという意味ですか？
アナリティクスRe：フィット感の大幅な欠如重要なLOFは、さまざまなソースから発生する可能性があります。 いくつかの質問：
1.残差プロットは、LOFのソースに関していくつかの手がかりを与えますか？ プロットは、ランダムでない構造または疑わしいパターンを示していますか？
2.モデルの目的は何ですか？ 説明または予測？ 説明的であれば、LOFはおそらくそれほど問題ではありません。 予測的である場合、LOF条件は、予測の「誤り」の大きさと比較して、因子空間全体で予測を行うためのモデルの効用にどの程度影響しますか。 予測の誤りの大きさが実際に影響を与えないのであれば、LOFが大きいモデルと一緒に暮らすことについてはそれほど心配しません。
Re：フィット感の大幅な欠如早速のお返事ありがとうございます@P_Bartell 。 残差については、添付の写真をご覧ください。 問題ないと思いますか？！
このモデルは、現在および近い将来、予測のために両方の最適化に使用される予定です。 予測の誤りはそれほど影響を与えることはありません。
Re：フィット感の大幅な欠如残差と予測変数のプロットはどのように表示されますか？ これは、モデルに用語や効果がないことへのヒントになる可能性があります。 そして、残余対実行順序（計画された実験を実行した場合）が表示されますか？ これは、LOFにつながる可能性のある、実験的な実行イベントに入った可能性のある不安定な分散またはその他の潜在的な変数の影響を示している可能性があります。
予測プロットと残差プロットの外観から、LOFの主な原因は、ほとんどの反復ポイントの分散が比較的小さいことです。 これにより、LOF ANOVAのLOFエラー項に対して非常に小さい純粋エラー項が作成され、「有意なLOF」p値の可能性が高くなります。
実際の値と予測値の差の大きさは実際には重要ではないので、モデルをその意図された目的に使用できる場合は...まあ、LOFです。 誰も気にしない？
Re：フィット感の大幅な欠如親切な答えをありがとう@P_Bartell 、私は同意しますほとんどのレプリケートポイントの分散は比較的小さいです。
あなたの質問に答えるために、私は別のスクリーンショットを含めました。
