다중 선형 회귀-정규 분위수 도표에 대한 잔차 분석이 정상이 아닙니다. 다음에 무엇을할지?다시 안녕하세요. 이것은 JMP 사용 방법에 대한 질문만큼이나 통계에 관한 질문입니다.
내 데이터에 대해 Fit Model 다중 선형 회귀를 수행한 결과 (가능한 6개 중) 2개의 예측 변수만 중요하고 상호 작용하는 것으로 나타났습니다(따라서 모델에서 2개의 예측 변수와 1개의 교차).
그러나 조정된 Rsquare는 0.72에 불과하며 잔차 분석은 다음과 같습니다.
분위수 도표에서 제안된 비정규성을 처리하기 위한 제안 사항이 있습니까? 각 끝의 꼬리 관찰을 제외하는 것을 정당화할 수 있는 할당 가능한 원인은 없으며(데이터 전체에 분산되어 있음) 이상치의 가장 높은 Cooks-d는 0.4입니다.
데이터 탐색 및 시각화Re: 다중 선형 회귀-정규 분위수 도표에 대한 잔차 분석이 정상이 아닙니다. 다음에 무엇을할지?당신은 살펴볼 수도 있습니다 이 위키피디아 기사 , 특히 '회귀' 섹션에 있습니다. JMP에서는 변환이 쉽습니다. 열 제목을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 '새 공식 열'을 선택하세요.다양한 변환을 수행한 다음 배포 플랫폼을 사용하여 각각을 분석하여 가장 적합한 변환을 결정합니다.대상 변수를 변환하고 이를 예측하려면 예측 값에 대한 역변환을 사용하여 변환을 '실행 취소'하면 됩니다.
Re: 다중 선형 회귀-정규 분위수 도표에 대한 잔차 분석이 정상이 아닙니다. 다음에 무엇을할지?데이터가 정규 분포를 따르지 않습니다. 중요한 각 범주형 요인에 대해 별도의 비정규 분포가 있습니다.(여기서 한 데이터 세트는 bin 크기를 늘려서 다른 두 범주의 세부 정보를 숨기기 때문에 표시되지 않습니다. 기본적으로 같은 이야기지만 더 널리 퍼졌습니다. 기밀 유지를 위해 차트 레이블도 표시되지 않습니다.)
Re: 다중 선형 회귀-정규 분위수 도표에 대한 잔차 분석이 정상이 아닙니다. 다음에 무엇을할지?안녕 @lisat ,
변수가 정규 분포를 따르나요? 아마도 선형 회귀 이전의 변환이 도움이 될 것입니다.
