상당한 적합성 결여안녕하세요, 시간과 응답에 감사드립니다. 주 효과, 상호 작용, 때로는 2 차 주문을 사용하여 모델을 구축했습니다. 표준 최소 제곱과 데이터의 60 %를 사용했습니다. 약 20 %는 검증에 사용되고 20 %는 테스트 세트에 사용됩니다.
R2, adj R2 및 검증 및 테스트 세트에 대한 값은 모두 약 98-99 %입니다. VIF는 모두 1에서 2 사이입니다.
유일한 문제는 제가 상당히 적합하지 않다는 것입니다.
여기서 무엇을 할 수 있습니까? LoF를 무시할 수 있습니까?
추신 : GenReg (pruned 또는 Lasso 등)에서 모델을 찾고 모델 용어를 사용하고 Standard Least Square에서 시도했을 때 거의 동일한 모델과 상당한 적합성 결여가 발생했습니다. GenReg에서 고려되지 않는다는 의미입니까?
해석학Re : 상당한 적합성 부족상당한 LOF는 다양한 소스에서 발생할 수 있습니다. 몇 가지 질문 :
1. 잔차 도표가 LOF의 출처에 대한 단서를 제공합니까? 플롯에 무작위가 아닌 구조 나 의심스러운 패턴이 있습니까?
2. 모델의 목적은 무엇입니까? 설명 또는 예측? 설명이 필요하다면 LOF는 문제가되지 않을 것입니다. 예측 인 경우 LOF 조건이 예측의 '잘못된 정도'크기와 비교하여 요인 공간에서 예측을 수행하는 모델의 유용성에 얼마나 영향을 미칩니 까? 예측의 잘못된 정도가 실질적으로 영향을 미치지 않는다면 LOF가 중요한 모델을 사용하는 것에 대해 걱정하지 않을 것입니다.
Re : 상당한 적합성 부족빠른 답변 감사합니다 뿡 빵뀨 . 잔차에 대해서는 첨부 된 그림을 참조하십시오. 나는 그들이 문제가 있다고 생각하지 않는다?!
이 모델은 현재와 가까운 장래에 예측을 위해 최적화에 모두 사용될 것입니다. 예측의 잘못이 너무 큰 영향을 미치지는 않을 것입니다.
Re : 상당한 적합성 부족잔차 대 예측 변수 그림은 어떻게 표시됩니까? 이는 모델에서 항 또는 효과가 누락 된 것에 대한 힌트가 될 수 있습니다. 그리고 잔여 대 실행 순서 (설계된 실험을 실행 한 경우)가 나타 납니까? 이것은 불안정한 분산 또는 LOF로 이어질 수있는 실험 실행 이벤트에 들어갔을 수있는 다른 숨어있는 변수 효과를 나타낼 수 있습니다.
Predicted vs. Residual 플롯의 모양에서 LOF의 주요 원인은 대부분의 반복 포인트에 대한 상대적으로 작은 분산입니다. 이렇게하면 LOF ANOVA에서 LOF 오류 항에 비해 매우 작은 순수 오류 항이 만들어지고 '유의 한 LOF'p- 값의 가능성이 높아집니다.
실제 값과 예측 값 사이의 차이의 크기는 실질적으로 중요하지 않으므로 모델을 의도 한 목적으로 계속 사용할 수 있다면 LOF입니다. 무슨 상관이야?
Re : 상당한 적합성 부족친절한 답변에 다시 한 번 감사드립니다. 뿡 빵뀨 , 동의합니다 대부분의 반복 포인트에 대해 상대적으로 작은 분산.
질문에 답하기 위해 다른 스크린 샷을 첨부했습니다.
