명목 데이터에 대한 대치여러분, 안녕하세요.
명목 누락 데이터에 대한 데이터를 전가할 수 있는지 알고 싶습니다.
연속 데이터에 대해 수행하는 방법을 알고 있지만 범주에 대해서는 소프트웨어에서 아무 것도 찾지 못했습니다.
미리 감사드립니다!
해석학데이터 테이블다른Re: 명목 데이터에 대한 대치나는 모든 것에 동의합니다 @Mark_Bailey 공유했습니다. 제 2센트를 추가하기 위해 JMP Pro가 없는 경우 플랫폼 대화 상자 사양 창에서 정보 누락을 호출할 필요가 없지만 모델링에서 해당 호출과 동등한 도덕적 가치를 얻을 수 있는 곳을 고려해 볼 수 있는 아이디어가 있습니다. 분석 ... '누락'은 일종의 숨겨져 있고 표 또는 데이터 시각화에 효율적으로/정확하게 표시되지는 않지만... 있을 것입니다.
먼저 JMP가 명목 변수/효과에 대한 '결측'을 처리하는 방법에 대한 약간의 설명입니다. 일반적으로 이 개념은 JMP 에코시스템 전체에서 '정보 누락'이라고 합니다. 정보 누락에 대한 기본 가정은 연구 시스템 내에 관찰 누락으로 이어지는 정보가 있다는 것입니다. 근본적인 원인이 아닐까요? 공통성? 아니면 누락된 관찰로 이어지는 숨어 있는 공통 변수입니까?
예를 들어, 한 무리의 어부들이 잡은 물고기의 수에 대해 조사하고 잡은 물고기의 수에 영향을 미치는 효과를 모델링하려고 한다고 가정합니다. 설문 조사에서 질문 중 하나는 '낚시 방법'입니다. 응답자가 선택할 수 있는 세 가지 옵션이 있습니다. 1. 트롤링, 2. 스핀 캐스팅, 3. 스틸 낚시. 응답자는 필드를 비워 둘 수 있는 옵션이 제공됩니다. 즉, 이제 관찰 내에서 '누락'되었습니다. 이제 어떤 이유로 잡힌 물고기 수가 가장 많은 경향이 있는 응답자가 질문에 대답하지 않기로 선택한 응답자이기도 하다고 가정해 보겠습니다. 그리고 이것은 어떤 의미가 있지 않습니까? 어부는 비밀을 유지하는 것으로 악명이 높기 때문에 응답자가 답변을 생략하면 연구에 대한 정보가 남습니다. 따라서 이제 전체 시스템을 더 잘 이해하기 위해 데이터가 누락된 이유 뒤에 있는 기본 메커니즘을 이해하려고 합니다.
이제 JMP 내에서 제안합니다. '결측'에 정보가 있다고 가정하고 이것은 큰 가정입니다...그러면 누락된 셀을 각 누락된 셀에서 공통적인 의사 값 명목 값으로 대체할 수 있습니다. 분석 목적을 위해 JMP/JMP Pro의 정보 누락은 일반적으로 누락을 명목 변수의 다른 수준으로 취급합니다. 따라서 해당 용어를 포함하는 모든 효과에 포함됩니다. 다음은 JMP Pro의 일부가 아닌 파티션 플랫폼에서 누락된 정보에 관한 JMP 문서입니다. 따라서 사용하려는 각 모델링 플랫폼 대화 사양 상자를 자세히 조사해야 합니다. 결국 데이터 테이블을 엉망으로 만들 필요가 없을 수도 있습니다.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/#page/jmp/informative-missing-2.shtml
Re: 명목 데이터에 대한 대치결측값 대치 또는 처리 지원과 관련하여 JMP와 JMP Pro의 차이점을 잘 모르겠습니다. 이전에 포스팅한 내용이 확실합니다. JMP 기술 지원( support@jmp.com ) 더 자세한 답변은
당신은 이것을보고 싶을 수도 있습니다 추가 기능 , 도.
참고: 분명히 나는 문서를 작성하지 않았습니다!
Re: 명목 데이터에 대한 대치답변 감사합니다. @Mark_Bailey
따라서 .. Fit Model 대화 상자 내부에서 다음을 사용할 것입니다.
- 단순 및 다중 선형 회귀
- 명목 및 순서 로지스틱 회귀
- 부분 최소 제곱
내 JMP 버전은 Pro 버전이 아니므로 c JMP 15.1 버전은 여기에 설명된 플랫폼을 기반으로 명목 결측값에 대한 데이터를 대치합니까?
참고: 대화 상자 대 플랫폼에 대한 요점을 얻었지만 공유한 도움말 섹션에는 다음과 같이 작성되어 있습니다.
"를 사용하여 핏 모델 플랫폼 , 복잡한 모델을 효율적으로 지정할 수 있습니다."
친애하는
Re: 명목 데이터에 대한 대치Fit Model은 플랫폼이 아닙니다. 다양한 플랫폼의 시작을 지정하는 사용자 대화 상자입니다. 시작할 수 있습니다 여기 JMP 도움말 시스템에서 사용하려는 플랫폼을 찾으십시오. 실행 섹션이나 누락된 값을 처리하는 옵션에 대한 섹션을 나타내야 합니다.
JMP Pro의 신경망 플랫폼은 전가 대신 '정보 누락'을 지원합니다. 플랫폼이 문서화되어 있습니다. 여기 .
JMP Pro의 가우스 프로세스 플랫폼은 범주형 예측 변수를 허용하지만 전가 또는 정보 누락을 제공하지 않으므로 이러한 관찰은 제외됩니다.
Re: 명목 데이터에 대한 대치고맙습니다, @Mark_Bailey
나는 아무 생각이 없었다!
실제로 내 데이터를 분석할 수 있는 다양한 옵션이 있으며 다양한 플랫폼에서 제공하는 응답을 다음과 같이 비교하고 싶습니다.
적합 모델
예측 모델 - 신경망
전문 모델링 - 가우스 프로세스
이러한 플랫폼을 사용하여 전가할 수 있는지 알고 있습니까?
그렇다면 방법을 알려주세요. 
다시 한번 감사합니다!
Re: 명목 데이터에 대한 대치JMP는 누락된 범주 값을 대치합니다. 대치 방법은 데이터의 분석 또는 모델에 따라 다를 수 있으므로 JMP는 데이터 테이블에 대해 별도의 대치 기능을 제공하지 않습니다. 전가는 분석 플랫폼에서 수행됩니다. 어떤 플랫폼을 사용하시겠습니까?
