Ordinary Least Squares erfolgreich durchgeführt - Was kommt als nächstes?Hi,
Hier ist ein Bild eines Ausschnitts des Datensatzes, mit dem ich arbeite:
p und k werden als abhängige Variablen angenommen, die von den übrigen Parametern abhängig sind. Mein Ziel ist es, das bestmögliche Polynom p = f(x1,x2,x3...) zu erhalten, um die Beziehungen zwischen meinen Daten zu modellieren. Das gleiche gilt für x.
Bisher habe ich einem Ausstecher-Tutorial zur Durchführung von OLS gefolgt und ein sehr einfaches lineares Polynom für meine Daten erhalten. Die Adj. RSquared lag am Ende bei etwa 0,18, was ziemlich schlecht ist. Das möchte ich verbessern!
Ich habe sehr wenig statistische Erfahrung - könnte mir also jemand in die richtige Richtung weisen, um zu lernen, wie ich das Polynom, das ich bereits habe, verbessern kann. In einem früheren Beitrag erwähnte ein Kommentator die Transformation meiner Daten. Ich habe ein wenig gesucht, konnte aber nicht herausfinden, wie ich am besten bestimmen kann, welche Transformationen ausgeführt werden müssen, um mein Polynom zu verbessern.
Vielen Dank für Ihre Zeit!
PS Wenn jemand bereit wäre, die Bildschirmfreigabe für etwa 30 Minuten zu stören, um schnell mit mir zusammenzuarbeiten und mir verwandte JMP/Statistik-Sachen beizubringen, damit ich lernen kann, mein Problem zu lösen, würde ich Sie für Ihre Zeit entschädigen.
AnalytikBetreff: Ordinary Least Squares erfolgreich durchgeführt - Was kommt als nächstes?Willkommen in der JMP-Community. Ich verstehe Ihre Situation nicht, aber es hört sich so an, als würden Sie versuchen, ein Modell nur auf der Grundlage der Daten zu erstellen? Sie machen keine Angaben darüber, wie die Daten erhoben wurden.Und jetzt sehe ich, dass du mehrere Threads zum gleichen Thema gestartet hast???
Hier meine Gedanken zur Entwicklung eines Modells:
1. Entwickeln Sie wissenschaftlich fundierte Hypothesen, bevor Sie Daten erheben.
2. Entwerfen Sie mehrere Stichprobenpläne oder Experimente, um Einblicke in diese Hypothesen zu gewinnen, und berücksichtigen Sie dabei, wie sich die jeweils erforderlichen Ressourcen unterscheiden würden, welche Auswirkungen geschätzt werden können, was verwechselt und was eingeschränkt wird.
3. Sagen Sie ALLE möglichen Ergebnisse einer solchen Datensammlungsstrategie voraus und welche Maßnahmen Sie für jede Vorhersage ergreifen werden. Wählen Sie dann diejenige aus, die den Wissensgewinn mit der Ressourceninvestition ausgleicht.
4. Sammeln Sie die Daten, notieren Sie alle interessierenden Beobachtungen und führen Sie eine Analyse durch. Immer praktisch, dann grafisch und zuletzt quantitativ.
Wie die Daten erfasst wurden, wirkt sich darauf aus, wie Sie das Modell erstellen. Zum Beispiel wende ich normalerweise einen subtraktiven Ansatz an, wenn die Daten aus einem Experiment stammen (beginnen Sie mit einem gesättigten Modell und entfernen Sie Terme im Hinblick darauf, ob es aus technischer oder wissenschaftlicher Sicht sinnvoll ist?, Rsquare-Rsquare-bereinigtes Delta, RMSE, p-Werte und Residuen). Wenn es aus einer verschachtelten Studie stammt, fange ich ganz unten an und arbeite mich nach oben. Wenn es sich nur um Beobachtungsdaten handelt, könnte ich einen additiveren Ansatz wählen (z. B. schrittweise mit einer ersten Ordnung beginnen und Terme hinzufügen) und natürlich müssen Sie sich über Multikollinearität Gedanken machen.
Betreff: Ordinary Least Squares erfolgreich durchgeführt - Was kommt als nächstes?Vielen Dank für Ihre Gedanken,
Ich habe nur mehrere Threads gestartet, weil sich die Richtung meines Problems geändert hat, nachdem ich mehr erfahren habe, nachdem ich meinen ersten gepostet und eine Antwort erhalten habe. Ich entschuldige mich dafür.
Meine Daten sind ausschließlich Beobachtungsdaten und wurden nur durch Messungen gesammelt. Ich denke, mein größtes Problem ist, dass ich keine Statistikerfahrung habe, daher sagt mir vieles von dem, was Sie gesagt haben, leider nichts, und ich suche hauptsächlich nach der richtigen Richtung für das Verfahren zur Verbesserung eines Modells basierend auf von Daten allein. Sieht so aus, als ob das viel komplizierter ist, als ich ursprünglich erwartet hatte... Ich lerne immer.
Betreff: Kleinste Quadrate erfolgreich durchgeführt. Was kommt als Nächstes?@ron_horne Vielen Dank
Beim Versuch, Ihnen eine private Nachricht zu senden, erhalte ich leider diese Meldung:
Das liegt vielleicht daran, dass ich ein neuer Benutzer bin. Wären Sie vielleicht bereit, Discord oder etwas Ähnliches zum Nachrichtenaustausch zu verwenden? Oder gibt es eine Möglichkeit, die Erlaubnis für private Nachrichten in diesem Forum zu erhalten?
