명목 데이터에 대한 대치여러분, 안녕하세요.
명목 누락 데이터에 대한 데이터를 귀속시킬 수 있는지 알고 싶습니다.
연속 데이터에 대해 수행하는 방법을 알고 있지만 범주에 대해서는 소프트웨어에서 아무것도 찾지 못했습니다.
미리 감사드립니다!
데이터 혼합 및 정리Re: 명목 데이터에 대한 대치나는 그 모든 것에 동의한다 @Mark_Bailey 공유했습니다. 내 두 센트를 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 위치를 고려할 수 있는 아이디어가 있습니다. 분석...'누락'은 숨겨진 일종의 표 형식이나 데이터 시각화에 효율적/깔끔하게 표시되지 않지만...그 안에 있을 것입니다.
먼저 JMP가 명목 변수/효과에 대한 '누락'을 처리하는 방법에 대한 약간의 설명입니다. 일반적으로 이 개념은 JMP 생태계 전체에서 '정보 누락'이라고 합니다. 정보 누락에 대한 주요 추정은 연구 시스템 내에 관찰이 누락되는 정보가 있다는 것입니다. 근본적인 원인일까요? 공통성? 아니면 누락된 관찰로 이어지는 숨어있는 공통 변수입니까?
예를 들어, 한 무리의 어부들에게 그들이 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. 응답자에게는 필드를 비워 둘 수 있는 옵션이 제공됩니다. 즉, 이제 관찰 내에서 '누락'됩니다. 이제 어떤 이유로 가장 높은 어획 횟수를 갖는 경향이 있는 응답자가 질문에 대답하지 않기로 선택한 응답자이기도 하다고 가정해 보겠습니다. 그리고 이것은 말이 되지 않습니까? 어부들은 비밀을 지키는 것으로 악명이 높기 때문에 응답자가 대답을 생략할 때 연구에 대한 정보가 있습니다. 이제 전체 시스템을 더 잘 이해하기 위해 데이터가 누락된 이유 뒤에 있는 기본 메커니즘을 이해하려고 시도하고 싶을 것입니다.
이제 JMP 내에서 제 제안을 드리겠습니다. '누락'에 정보가 있다고 가정할 의향이 있다면...이것은 큰 추정입니다...그러면 누락된 셀을 각 누락된 셀에서 공통적인 의사 값 공칭 값으로 대체할 수 있습니다. 분석을 위해 JMP/JMP Pro의 정보 누락은 일반적으로 누락을 명목 변수의 또 다른 수준으로 취급합니다. 따라서 해당 용어를 포함하는 모든 효과에 포함됩니다. 다음은 JMP Pro의 일부가 아닌 파티션 플랫폼 내 정보 누락에 관한 JMP 설명서입니다. 따라서 사용하려는 각 모델링 플랫폼 대화 사양 상자를 면밀히 검토해야 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 대치누락된 값 대체 또는 처리 지원과 관련하여 JMP와 JMP Pro의 차이점을 잘 모르겠습니다. 이전에 올렸던 내용이 확실합니다. JMP 기술 지원팀( support@jmp.com ) 자세한 답변을 보려면
당신은 이것을보고 싶을 수도 있습니다 애드인 , 도.
참고: 분명히 문서를 작성하지 않았습니다!
Re: 명목 데이터에 대한 대치답장을 보내 주셔서 감사합니다. @Mark_Bailey
따라서 .. Fit Model 대화 상자 내에서 다음을 사용합니다.
- 단순 및 다중 선형 회귀
- 명목 및 순서 로지스틱 회귀
- 부분 최소 제곱
내 JMP 버전은 Pro 버전이 아니므로 c 여기에 설명된 플랫폼을 기반으로 명목 결측값에 대한 JMP 15.1 버전 대치 데이터가 있습니까?
참고: 대화 대 플랫폼에 대한 귀하의 요점을 이해했지만 귀하가 공유한 도움말 섹션에 작성되었습니다.
"를 사용하여 맞춤 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 찾습니다. 시작하는 섹션이나 누락된 값을 처리하는 방법에 대한 옵션 섹션에 표시되어야 합니다.
JMP Pro의 신경망 플랫폼은 대치 대신 '정보 누락'을 지원합니다. 플랫폼이 문서화됨 여기 .
JMP Pro의 가우시안 프로세스 플랫폼은 범주형 예측 변수를 허용하지만 대치 또는 정보 누락을 제공하지 않으므로 이러한 관찰은 제외됩니다.
Re: 명목 데이터에 대한 대치감사합니다, @Mark_Bailey
나는 몰랐다!
실제로 데이터를 분석할 수 있는 다양한 옵션이 있으며 다양한 플랫폼에서 제공하는 응답을 다음과 같이 비교하고 싶습니다.
적합 모델
예측 모델 - 신경망
전문 모델링 - 가우시안 프로세스
이러한 플랫폼을 사용하여 전가가 가능한지 알고 있습니까?
그렇다면 방법을 알려주십시오. 
다시 한번 감사합니다!
Re: 명목 데이터에 대한 대치JMP는 누락된 범주 값을 대치합니다. 대치 방법은 데이터의 분석 또는 모델에 따라 달라질 수 있으므로 JMP는 데이터 테이블에 대해 별도의 대치 기능을 제공하지 않습니다. 대체는 분석 플랫폼에 의해 수행됩니다. 어떤 플랫폼을 사용하시겠습니까?
