<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Scott Wise, JMP 수석 시스템 엔지니어, SAS
Brady Brady, JMP 기술 지원 엔지니어, SAS
일반화 선형 회귀(GLR)를 사용하여 강력한 선형 모델 만들기
벌점 회귀 기법은 특히 직교성, 등분산성 또는 응답 정규성의 일반적인 가정이 위반되는 경우 전통적인 선형 모델링 접근 방식에 대한 실행 가능한 대안입니다. 또한 주어진 응답을 예측하는 데 가장 유용한 예측 변수를 자동으로 선택하는 데 사용할 수도 있습니다. 이러한 기술이 새로운 것은 아니지만 적용 환경에서의 사용은 계산 비용과 학계 외부의 상대적인 모호성으로 인해 역사적으로 제한적이었습니다. 오늘날, 저렴하고 강력한 컴퓨터의 확산으로 데스크탑 분석 소프트웨어에서 이러한 기술을 구현하는 것이 가능해졌습니다. 이 세션에서는 벌점 회귀 기법을 설명하고 JMP 적합 모델 플랫폼의 일반화 회귀 특성 사용을 탐색합니다. 참석자들은 이러한 모델이 설정, 실행 및 분석하기 쉬우면서도 이상치, 상관 입력, 비정상 및/또는 제로 팽창 응답이 있는 경우에도 강력하다는 것을 알게 될 것입니다.
첨부된 슬라이드: 디스커버리 2015 Genreg.pptx
