Mínimos cuadrados ordinarios realizados con éxito: ¿qué sigue?Hola,
Aquí hay una imagen de un fragmento del conjunto de datos con el que estoy trabajando:
Se supone que p y k son variables dependientes, dependientes del resto de los parámetros. Mi objetivo es obtener el mejor polinomio posible p = f (x1, x2, x3 ...) para modelar las relaciones entre mis datos. Lo mismo para x.
Hasta ahora, seguí un tutorial sobre cómo realizar OLS y obtuve un polinomio lineal muy básico para mis datos. El adj. RSquared terminó siendo de alrededor de 0.18, lo cual es bastante pobre. ¡Quiero mejorar esto!
Tengo muy poca experiencia estadística, por lo que alguien podría indicarme la dirección correcta para aprender a mejorar el polinomio que ya tengo. En una publicación anterior, un comentarista mencionó la transformación de mis datos. Hice una pequeña búsqueda, pero no pude encontrar la mejor manera de determinar qué transformaciones ejecutar para mejorar mi polinomio.
¡Gracias por tu tiempo!
PD Si alguien estuviera dispuesto a compartir la pantalla durante unos 30 minutos para trabajar rápidamente conmigo y enseñarme cosas relacionadas con JMP / estadísticas para que pueda aprender a resolver mi problema, te compensaría por tu tiempo.
AnalíticaRe: Mínimos cuadrados ordinarios realizados con éxito - ¿Qué sigue?Bienvenido a la comunidad de JMP. No entiendo tu situación, pero parece que estás intentando construir un modelo basado solo en los datos. No proporciona ninguna información sobre cómo se obtuvieron los datos.¿Y ahora veo que ha comenzado varios hilos sobre el mismo tema?
Aquí están mis pensamientos para desarrollar un modelo:
1. Antes de que se haya recolectado cualquier dato, desarrolle hipótesis, arraigadas en las ciencias, y explique por qué habría una relación causal potencial entre las variables independientes y las variables dependientes.
2. Diseñe múltiples planes de muestreo o experimentos para proporcionar información sobre esas hipótesis considerando cómo cada una variaría en los recursos necesarios, qué efectos son posibles de estimar, qué se confundirá y qué se restringirá.
3. Predecir TODOS los posibles resultados de dichas estrategias de recopilación de datos y qué acción tomará para cada predicción. Luego elija el que equilibre la ganancia de conocimiento con la inversión de recursos.
4. Recolectar los datos anotando cualquier observación de interés y realizar análisis. Siempre práctico, luego gráfico y por último cuantitativo.
La forma en que se adquirieron los datos influye en la forma en que se construye el modelo. Por ejemplo, normalmente hago un enfoque sustractivo cuando los datos provienen de un experimento (comience con un modelo saturado y elimine los términos con un ojo puesto, ¿es razonable desde una perspectiva científica o de ingeniería? Rsquare-Rsquare delta ajustado, RMSE, valores p y residuos). Si es de un estudio anidado, empiezo desde abajo y voy subiendo. Si se trata solo de datos de observación, podría adoptar un enfoque más aditivo (por ejemplo, paso a paso para comenzar con un primer orden y agregar términos) y, por supuesto, debe preocuparse por la multicolinealidad.
Re: Mínimos cuadrados ordinarios realizados con éxito - ¿Qué sigue?Muchas gracias por tus pensamientos.
Solo comencé varios hilos porque después de publicar el primero y recibir una respuesta, parece que la dirección de mi problema ha cambiado después de que aprendí más. Me disculpo por eso.
Mis datos son completamente de observación y se han recopilado solo a través de mediciones. Supongo que mi mayor problema es que no tengo experiencia en estadísticas, por lo que mucho de lo que ha dicho no significa nada para mí, desafortunadamente, y estoy buscando principalmente que me señalen la dirección correcta para el procedimiento para mejorar un modelo basado en de datos solamente. Sin embargo, parece que esto puede ser mucho más complicado de lo que esperaba originalmente ... Siempre estoy aprendiendo.
Re: Mínimos cuadrados ordinarios realizados con éxito: ¿qué sigue?@ron_horne Muchas gracias
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