如何使用不同的驗證運行標準最小二乘回歸 1000 次？如何使用不同的驗證運行標準最小二乘回歸 1000 次（引導程序：1000 個驗證和訓練組）？ 在結果文件中，有不同組和 1000 次迭代的 R 方，以及因子分析結果。 謝謝。
各位，
我是 JMP Pro 的新學習者。 我獲得了 7 個不同預測因子和 1 個響應因子的數據。 我想使用不同的驗證進行 1000 次標準最小二乘回歸。 為了將此分析與神經網絡進行比較，可以使用腳本驗證方法（“Holdback”，0.1）輕鬆完成此操作。
現在我可以成功得到 R 方了。 但我仍然不知道如何獲得不同驗證的因子分析（每個預測變量的重要性）結果。
此前，一位 JMP 工作人員回复我說，我可以使用此腳本獲取 R 方，以進行最小二乘回歸中的不同驗證。 （ https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-make- Different-validation-automatically-using-JMP-script/mp/65523 ）
dt<<Make Validation Column(
Training Set( 0.90 ),
Validation Set( 0.10 ),
Test Set( 0.00 ),
Formula Random
謝謝。
回复：如何使用不同的驗證運行標準最小二乘回歸 1000 次？附件是為《JSL Companion》第二版第 9 章編寫的腳本。它表明：
- 來自單向分析的 2 個樣本 t 檢驗的引導程序（僅選擇了 100 個）
- 如何得到結果
- 如何繪製結果
- 另外還展示瞭如何通過將點擊發送到自定義框架框窗口來訂購自定義。
回复：如何使用不同的驗證運行標準最小二乘回歸 1000 次？我不知道能夠通過 JSL 中的命令進行引導。 我建議的方式是通過 GUI。 您可以查看腳本索引中“重新採樣頻率”標題下的示例，了解如何設置它。
更新 - 有一個 JSL 消息功能（在腳本索引中搜索“bootstrap”即可找到它）...您每天都會學到新東西！ 哈哈。
中號
回复：如何使用不同的驗證運行標準最小二乘回歸 1000 次？感謝你的回复。 是的，我正在使用 JMP Pro。 抱歉，我沒有找到用於引導程序的統計信息。
這是我的腳本：我只想使用 1000 個不同的驗證運行此分析 1000 次。 謝謝。
Fit Model(
Validation( :Validation ),
Y( :Std meanDT ),
Effects(
:Std wl
),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(
Profiler(
1,
Confidence Intervals( 1 ),
Dependent Resampled Inputs( 1 ),
Arrange in Rows( 4 ),
Reorder X Variables(
:Std wl
),
Term Value(
Std wl( 0, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)
),
:Std meanDT << {Lack of Fit( 0 ), Plot Actual by Predicted( 1 ),
Plot Regression( 0 ), Plot Residual by Predicted( 1 ),
Plot Effect Leverage( 1 )}
)
);
回复：如何使用不同的驗證運行標準最小二乘回歸 1000 次？我認為您想要做的（假設您有 JMP Pro）只需右鍵單擊您想要引導的統計數據（即擬合模型報告的交叉驗證部分的 R 方）並選擇引導。 然後，您可以選擇迭代次數，它將生成數據表和結果報告。
