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使用模型选择标准在 JMP 中选择模型 (2023-US-30MP-1456)Christopher Gotwalt，JMP 首席数据科学家
JMP 和 JMP Pro 比任何统计软件都更多地利用模型选择标准，例如 AICc 和 BIC。 这些工具可供所有行业和所有技能水平的从业者使用，从选择能力分析分布的用户，到在线性混合模型或函数 DOE 分析中选择输入因子的高级用户。 模型选择标准非常灵活和强大，而且可以轻松地同时在非常不同的预测变量集、响应分布甚至相关结构之间做出决定。不幸的是，如何以及何时使用这些标准的完整故事并不是大学和专业培训中大多数标准数据科学课程的一部分。 造成这一遗漏的原因之一是，与 JMP 不同，许多软件包以不完整或可能不正确的方式实现模型选择标准，从而无法将模型与不同的输入变量进行比较。在本演示中，我们就如何以及何时使用模型选择标准提供了明确的指导。 我们描述他们的动机和他们需要的假设。 我们将模型选择标准与其他更知名的模型选择方法进行比较，例如假设检验和基于保留的交叉验证程序。 我们还简要介绍了 JMP 统计研发开发人员在寻求配电疏浚问题的通用解决方案时如何认识到这些工具的有用性。