다중 선형 모델에서 변수 계수의 범위를 어떻게 제한할 수 있습니까?
귀하의 문제에 대한 정보 없이는 귀하의 질문에 답변하기 어렵습니다. 그러나 일반적으로 선형 모델에 대한 JMP의 피팅 플랫폼은 능선 회귀 또는 LASSO와 같은 분석 > 모델 피팅 > 일반화 회귀에서 축소 기술 이외의 제약 조건을 사용하지 않습니다.
다음을 사용할 수 있습니다. 비선형 원하는 범위를 초과하는 경우 계수를 끄는(0으로 설정) 지표 기능으로 선형 모델을 정의합니다. 표현은 다음과 같은 형식이 될 것입니다. beta0 + (lo < beta1 < hi)*beta1*X 그러나 나는 그러한 모델의 수렴에 대해 알지 못합니다.
이 예는 다음을 사용하는 접근 방식을 보여줍니다. 무게 ~ 대 키 빅 클래스 데이터 세트에서.새 데이터 열에서 모델을 열 수식으로 정의합니다. 이 예에서는 기울기를 3.5-4.0으로 제한하려고 했습니다.
선택하다 분석 > 특수 모델링 > 비선형 다음과 같이 시작 대화 상자를 완료합니다.
딸깍 하는 소리 좋아요 이동을 클릭하기 전에 모든 기준이 올바른지 확인하십시오.
다음은 Bivariate를 사용한 동등한 적합도입니다.
