正常に実行された通常の最小二乗法-次は何ですか？やあ、
これは、私が使用しているデータセットのスニペットの写真です。
pとkは、残りのパラメーターに依存する従属変数であると見なされます。 私の目標は、可能な限り最良の多項式p = f（x1、x2、x3 ...）を取得して、データ間の関係をモデル化することです。 xについても同じです。
これまで、OLSの実行方法に関するCookieカッターのチュートリアルに従い、データの非常に基本的な線形多項式を取得しました。 形容詞 RSquaredは最終的に0.18前後になりましたが、これはかなり貧弱です。 これを改善したい！
私は統計的な経験がほとんどないので、誰かが私がすでに持っている多項式を改善する方法を学ぶための正しい方向に私を向けてくれませんか。 以前の投稿で、コメント投稿者が私のデータの変換について言及しました。 少し検索しましたが、多項式を改善するために実行する変換を決定するための最良の方法を見つけることができませんでした。
お時間をいただきありがとうございます！
PS 誰かが30分間ほど画面共有を不和にして、すぐに私と協力し、関連するJMP /統計情報を教えてくれれば、問題の解決方法を学ぶことができます。あなたの時間を補償します。
アナリティクスRe：通常の最小二乗法の実行に成功しました-次は何ですか？JMPコミュニティへようこそ。 状況はわかりませんが、データだけでモデルを作ろうとしているようですね。 データがどのように取得されたかについての情報は提供しません。そして今、私はあなたが同じトピックで複数のスレッドを開始したのを見ますか？
モデルを開発するための私の考えは次のとおりです。
1.データが収集される前に、科学に根ざした仮説を立て、独立変数と従属変数の間に潜在的な因果関係がある理由を説明します。
2.複数のサンプリング計画または実験を設計して、必要なリソースがそれぞれどのように異なるか、どのような影響を推定できるか、何が混乱し、何が制限されるかを考慮して、これらの仮説に洞察を提供します。
3.そのようなデータ収集戦略のすべての可能な結果と、各予測に対して実行するアクションを予測します。 次に、知識の獲得とリソースへの投資のバランスが取れているものを選択します。
4.関心のある観察結果を記録したデータを収集し、分析を実行します。 常に実用的で、次にグラフィカルで最後に定量的です。
データの取得方法は、モデルの構築方法に影響を与えます。 たとえば、データが実験からのものである場合、私は通常、減算アプローチを実行します（飽和モデルから開始し、工学的または科学的観点から合理的であるかどうかを考慮して用語を削除しますか？） Rsquare-Rsquareで調整されたデルタ、RMSE、p値および残差）。 ネストされたスタディからのものである場合、私は一番下から始めて、上に向かって進みます。 それが単なる観測データである場合、私はより付加的なアプローチをとる可能性があります（たとえば、一次から始めて項を追加するという段階的な方法）。もちろん、多重共線性について心配する必要があります。
Re：通常の最小二乗法の実行に成功しました-次は何ですか？どうもありがとうございました、
最初のスレッドを投稿して返信を受け取った後、詳細を学んだ後、問題の方向が変わったように見えるため、複数のスレッドを開始しただけです。 申し訳ありません。
私のデータは完全に観察的なものであり、測定によってのみ収集されています。 私の最大の問題は、統計の経験がないことだと思います。残念ながら、あなたが言ったことの多くは私には何の意味もありません。私は主に、モデルを改善するための手順の正しい方向を示したいと考えています。データだけの。 これは私が当初予想していたよりもはるかに複雑かもしれないように見えますが... 私はいつも学んでいます。
Re: 通常最小二乗法を正常に実行しました - 次は何ですか?@ron_horneどうもありがとう
残念ながら、あなたにプライベートメッセージを送信しようとすると、次のメッセージが表示されます:
これは私が新規ユーザーだからかもしれません。メッセージングに Discord か何かを使用するつもりはありますか? または、このフォーラムでプライベート メッセージの許可を得る方法はありますか?
