Re: JMP의 강력한 회귀통계 색인을 알려 드리겠습니다.여기에서 Robust Regression에 대한 도움말 페이지에 대한 포인터와 JMP에서 실행되는 Robust Regression의 실제 예를 찾을 수 있습니다.
도움말=>통계 색인
Re: JMP의 강력한 회귀안녕, txnelson,
귀하의 통찰력은 매우 귀중했으며 제 분석에 엄청난 도움이 되었습니다. 시간과 노력에 감사드립니다.
그러나 저는 제 연구에서 새로운 도전에 직면했고 당신이 약간의 지침을 제공할 수 있기를 바랐습니다. 현재 연구에서는 여러 독립 변수를 동시에 사용하여 종속 변수를 예측하려고 합니다. 분석에 이러한 변수를 성공적으로 포함시켰지만 결과는 이변량 관계만 나타내고 회귀의 모델 적합도는 보고하지 않는다는 것을 깨달았습니다.
Re: JMP의 강력한 회귀다중 선형 분석의 경우 Multivariate Platform 또는 Fit Model Platform을 조사해야 합니다.
시간을 내어 도움말 풀다운 메뉴에서 제공되는 Discovering JMP 설명서를 읽어 보시기 바랍니다.JMP 자습서를 살펴볼 수도 있습니다.
JMP의 강력한 회귀안녕. 1차원 데이터에서 Robust Outlier 분석을 한번에 검출하고, 1차원 데이터에서 Robust Outlier 분석을 한번에 검출하여 이상치를 찾아냈습니다. 다중선형회귀분석에서 이상치의 영향을 방지하고 싶습니다. 강력한 회귀 분석을 수행해야 합니까? 그렇다면 어떻게 해야 할까요?
아니면 모자, 학생화 잔차 또는 Cooks' D 거리를 감지할 수 있습니까? 그다지 나쁘지 않은 결과라면 표준 최소 제곱 결과도 읽을 수 있습니다. 감사해요!
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