Hallo, Mein Name Ist Andrea Coombs,
Und Ich bin beigetreten von Mein Kollege, Olivia Lipp incott.
Olivia Und ICH haben gegeben A Präsentation Vor angerufen Was Modell Wann.
Wenn Du wollen Zu nehmen A näher sehen bei Das Präsentation,
Du dürfen nehmen A sehen bei Die Verknüpfung In Die Gemeinschaft Post.
Aber Heute, Wir wollen Zu sprechen um etwas A wenig bisschen mehr.
Ja, Heute Wir wollen Zu denken um Modellieren Typ
Und Wie Modellieren Typ Auswirkungen Die Analyse
für jede von Die vier Modell Ziele Das Wir geredet um vorher.
Rechts, Und war Genau genommen gehen Zu verwenden Die Dasselbe Daten.
Das Ist Daten Das Wir gezogen aus Redfin Das repräsentiert
Die Gehäuse Markt In Die Cincinnati Bereich.
Hier war versuchen Zu sehen
bei Die Preis von Häuser relativ Zu ihre Quadrat Filmmaterial,
Die Nummer von Betten, Die Nummer von Bad,
Und Also An Und Also her.
Vorher, wir haben antwortete Die Frage, Was Modell Wann?
Es Wirklich kommt darauf an An Was Modell du bist gehen Zu wählen
basierend An dein Ziel für Die Analyse.
Für Segment, war versuchen Zu prüfen Beziehungen
Wo Es gibt NEIN beabsichtigt Antwort;
erklären, war versuchen Zu erklären A Beziehung
Und sehen bei Die zugrundeliegend Faktoren Und Wie diese beeinflussen Die Antwort;
vorhersagen, war versuchen Zu vorhersagen Zukunft Ergebnisse
oder Die Antwort In neu Situationen;
und identifizieren, war versuchen Zu finden wichtig Variablen.
Rechts.
Jetzt Lasst uns bringen Die Modellieren Typ hinein Die Bild.
Beide dein Antworten Und dein Faktoren dürfen haben anders Modellieren Typen.
In JMP, Dort Sind drei hauptsächlich Modellieren Typen:
kontinuierlich, nominal, Und Ordinal.
Kontinuierlich Modellieren Typ Ist repräsentiert von Das Blau Dreieck Symbol Hier,
Und Das verweist Zu numerisch Daten nur.
Der nominal Modellieren Typ Ist repräsentiert von Das Rot Symbol,
Und Das Ist numerisch oder Charakter Daten Wo Werte gehören Zu Kategorien,
Aber Die Befehl Ist nicht wichtig.
Für Die Ordinal- Modellieren Typ, Es Ist repräsentiert von Das Grün Symbol,
Und Das dürfen Sei entweder numerisch oder Charakter Daten als Also.
Aber In Das Fall, Werte gehören Zu bestellt Kategorien.
Wann du bist tun ein Analyse In JMP,
Du wollen Zu machen Sicher Du Satz hoch Die richtig Modellieren Typ,
Weil JMP Wille Tun Die richtig Modell für Du,
Wille Tun Die richtig Analyse abhängig An Modellieren Typ.
Andrea, ICH haben A Spiel für uns Zu spielen.
Es ist angerufen Name Das Analyse.
Tun Du wollen Zu spielen?
Absolut. ICH Liebe Spiele.
Eindrucksvoll.
Hier ist dein Erste Frage.
Wir wollen Zu identifizieren
welche Merkmale von A heim Sind am meisten wichtig
Zu bestimmend Die Preis.
Für Beispiel, Quadrat Filmmaterial Und Nummer von Badezimmer
dürfen erklären A groß Menge von Die Variation In Preis,
Aber andere Merkmale Sind weniger wichtig.
Alle Rechts, Olivia.
ICH denken du bist Herstellung Das Erste Frage einfach für Mich.
Ist Die Antwort identifizieren?
Lasst uns sehen.
Ja, du bist Rechts.
ICH tat machen Das eins A wenig bisschen einfach Zu erhalten uns gehen,
Aber Das Ist identifizieren Zu finden wichtig Variablen innerhalb Dort.
Es gibt A Paar von anders setzt In JMP
Wo Wir dürfen verwenden Werkzeuge Zu identifizieren Wenn das ist unser Modellieren Ziel.
Unter Die Analysieren Speisekarte unter Vorführung, Vorausschauend Modellieren Und Fit Modell,
verwenden Werkzeuge wie Anzeichen Vorführung, Bootstrap Wald,
Verallgemeinert Rückschritt Und Schrittweise Auswahl.
Für Modellieren Typ,
Wann war suchen bei Die Ziel von identifizieren,
es ist nicht gehen Zu beeinflussen Dinge viel.
JMP Ist gehen Zu Tun Die richtig Analyse
als lang als dein Modellieren Typen Sind Satz passend.
Wir nahm A sehen bei Das Und Wir nahm beide Die Antwort Und Die Faktoren
Und geändert ihnen aus kontinuierlich Zu nominal
Und sah bei Wie welche Faktoren kam hoch als am meisten wichtig.
Während Die Befehl von Die Faktoren abwechslungsreich, Die Dominant Faktoren blieb Die Dasselbe.
Alle Rechts.
Es sieht aus wie Wenn unser Ziel Ist Zu identifizieren wichtig Faktoren,
Wirklich, Die genau Modellieren Typ war verwenden
ist nicht einwirkend Dinge Das viel, Es sieht aus wie, Olivia.
Rechts.
Unser Schlussfolgerungen An welche Variablen Sind wichtig
sind nicht gehen Zu ändern viel basierend An Die Modellieren Typ.
In Ordnung.
Also, Das Ist Gut Zu wissen.
ICH haben A Frage für Du.
Sind Du bereit?
Ich bin bereit.
Alle Rechts, Hier Ist dein Frage.
Lasst uns sagen Wir wollen Zu bauen A Modell Zu vorhersagen Haus Preise.
Das Modell Wille Sei basierend An viele wichtig Anzeichen Variablen Wir haben In unser Daten.
Für Beispiel, Wir wollen Zu vorhersagen
Die Preis von A Haus Das Wir wollen Zu setzen An Die Markt.
Welche Ziel Tun Du denken war Arbeiten mit Hier?
Okay, Also es ist nicht wie Frage eins Wo war versuchen Zu sehen
welche Faktoren Sind am meisten wichtig Zu vorhersagen Gehäuse Preise.
War Nur Wirklich versuchen Zu erhalten Das Finale Gehäuse Preis Vorhersage.
Ich bin gehen Zu gehen mit vorhersagen.
Alle Rechts, Lasst uns sehen Wenn du bist Rechts.
Ja, Du Sind Rechts.
Der Ziel von Das Analyse Ist vorhersagen.
Es gibt viele von anders Plattformen In JMP Wo Du dürfen bauen Modelle für Vorhersage.
Innerhalb jede von diese Plattformen In JMP Wo Du dürfen bauen Die Vorhersage Modelle,
JMP Wille Tun Die richtig Analyse für Du,
abhängig An Die Modellieren Typ von dein Antwort.
Hier Wir haben A Tisch
von anders Modellieren Typen für unser Antworten:
kontinuierlich, nominal, Und Ordinal.
Für A kontinuierlich Antwort,
Das Ist Die typisch eins Das Wir war reden um, Rechts?
Wir wollen Zu vorhersagen Die Preis von A heim Das war gehen Zu setzen An Die Markt.
Jetzt, Wann war Gebäude Das Typ von Modell mit A kontinuierlich Antwort,
Also, Wir wollen Zu wissen Wie mächtig Das Modell Ist.
Was ist Die prädiktiv Leistung von Das Modell?
Wir dürfen verwenden RSquadrat Und Die Wurzel Durchschnitt Kariert Fehler
Zu diagnostizieren Das Modell.
Jetzt, für A nominal Und Ordinal- Modell, es ist A wenig bisschen anders.
Für A Modell mit A nominal Antwort, Wir haben Kategorien als Die Antwort.
In Das Beispiel, war suchen
bei ob oder nicht Die Preis Wille Sei über oder unten 1 $ Million.
Das ist Was Wir wollen Zu vorhersagen.
Für Die Ordinal- Antwort, Hier Wir haben ein bestellt Kategorie.
Wir wollen Zu vorhersagen ob Die Preis von Die Haus
Ist gehen Zu Sei niedrig, Mittel, Und hoch.
Für Die nominal Und Ordinal- Beispiele,
wieder, Wir dürfen sehen bei RSquadrat Und Wurzel Durchschnitt Kariert Fehler
Zu auswerten diese Modelle.
Aber Es gibt andere Dinge Das Wir dürfen verwenden Zu auswerten diese Modelle,
wie Die Fehlklassifizierung Rate Und Die Bereich unter Die ROC Kurve.
Von Kurs, unser Favorit Werkzeug In JMP
Zu nehmen A sehen bei unser Vorhersage Modell Ist Die Vorhersage Profiler.
Lasst uns nehmen A sehen bei Die Unterschied zwischen Die Vorhersage Profiler
für Die Modellieren Typen von unser Antworten.
Für Die kontinuierlich Antwort, Wir dürfen sehen Das An Die Y-Achse,
Wir haben Die bedeuten Vorhersage Plus oder Minus Die Vertrauen Intervall
gegeben Die Wert von Die Modell Faktoren Hier An jede von Die X -Achsen.
Für Die nominal Und Ordinal- Logistik Modelle,
Was Wir sehen An Die Y -Achse
Ist Die Wahrscheinlichkeit von Die Antwort Sein In A bestimmt Kategorie.
Für Die nominal Logistik Modell, Wir haben Die Wahrscheinlichkeit
Das Die Haus Ist entweder gehen Zu Sei über oder unten A Million Dollar.
Für Das Ordinal- Logistik Modell,
Wir dürfen sehen Die Wahrscheinlichkeit von haben A niedrig, Mittel, oder hoch Preis.
Okay, Also Es Geräusche wie Die Ziel von Was Wir wollen Zu vorhersagen
Ist Auch wichtig Wann war reden um Das Vorhersage Ziel,
ob Wir wollen Zu behandeln Preis als kontinuierlich
Und erhalten Die Vorhersagen von Die genau Preise aus von Dort,
oder Wenn Wir wollen Zu behandeln Es als A Kategorie.
Rechts.
Du Nur brauchen Zu erhalten
Das Antwort Variable Satz hoch Und dein Daten Satz Die richtig Weg,
Und Dann, von Kurs, zuordnen Die richtig Modellieren Typ,
Und JMP Ist gehen Zu bauen Die richtig Modell für Du.
Alle Rechts, Andrea.
Bist du bereit für dein nächste Frage?
Ich bin bereit. Lasst uns gehen.
Okay.
Wir wollen Zu quantifizieren
Die Wirkung An heim Preise aus zusätzlich Schlafzimmer.
Für Beispiel, An Durchschnitt,
jeden zusätzlich Schlafzimmer fügt hinzu ungefähr $ 97.000 Zu Die gesamt heim kosten.
Hinzufügen A Schlafzimmer fügt hinzu 97.000 $?
Mann, Cincinnati Ist A hart Gehäuse Markt.
Das ist verrückt.
Alle Rechts, Also, Also Lasst uns sehen.
Was Sind Wir versuchen Zu Tun Hier?
War versuchen Zu quantifizieren Die Wirkung Hier.
ICH denken Was war versuchen Zu Tun Ist erklären
Das Wirkung Das Schlafzimmer hat An Die Preis von A Haus.
Ich bin gehen Zu sagen erklären.
Du bist richtig.
Ja, war versuchen Zu beschreiben Die Beziehungen.
In erklären, Wir verwenden Die Parameter Schätzungen genommen aus Die Modell Gleichung
Zu quantifizieren diese Beziehungen zwischen Die Faktoren Und Die Antworten.
Typischerweise, Wir verwenden In JMP unter Die Fit Modell Speisekarte Standort
Werkzeuge wie Standardmäßig mindestens Quadrate, Logistik Und Ordinal Rückschritt,
Und Verallgemeinert Rückschritt.
Modellieren Typ dürfen Wirklich Auswirkungen
Wie unser faktorisiert Beziehung mit Die Antwort Variable Ist interpretiert.
Wir nahm A sehen, Und Wir war suchen
bei Wie tut Die Nummer von Betten beeinflussen Die Gehäuse Preis?
Wir geändert Betten aus kontinuierlich, Zu nominal, Zu Ordinal,
Und sehen Was Das Beziehung War.
Wir dürfen sehen unter Die kontinuierlich, das ist Wo wir haben bekommen
Das jeden zusätzlich Schlafzimmer fügt hinzu 97.000 $ um Zu Die gesamt heim Preis.
Das Vorhersage Profiler zeigt an A linear Beziehung
Wann Wir behandeln Betten als kontinuierlich.
Aber Wann Wir behandeln Betten als nominal oder Ordinal,
Es gibt nicht Das gerade linear Beziehung gehen An.
Wir sehen A Spitze In Preis für 4-5 Schlafzimmer verglichen Zu gehen aus 2-3 Schlafzimmer.
Rechts.
ICH sehen mit nominal Und Ordinal,
Die Vorhersage Profiler sieht aus fast genau Die Dasselbe,
Also Es muss Sei Die Dasselbe Modell.
Jedoch, Ich bin Sehen mit Die Parameter Schätzungen,
Sie sehen A wenig bisschen anders zwischen nominal Und Ordinal.
Was ist gehen An Dort?
Ja, Also Die nominal Und Ordinal- Modellieren Typ,
Und wenn wir verwenden Das innerhalb eines Rückschritt, Ist behandeln...
Sie sind codiert anders innerhalb Die Rückschritt,
Also Die Parameter Schätzungen Sind anders.
Für nominal, Das abfangen,
Wir denken von Das als Die bedeuten Haus Preis über alle Die anders Schlafzimmer,
Und jede von diese Parameter Schätzungen
Sind Wie viel Das Nummer von Betten erhöht sich oder nimmt ab Das bedeuten Haus Preis.
Aber für ord abschließend, Weil war suchen bei Befehl Angelegenheiten,
Wir denken von Die abfangen als Wenn Dort Sind null Schlafzimmer
Und jede von diese Parameter Schätzungen
Ist Die Wirkung von hinzufügen ein zusätzlich Schlafzimmer auf zu Die Preis.
Alle Rechts.
Modellieren Typ Ist Wirklich gehen Zu beeinflussen Mein Parameter Schätzungen.
ICH Wirklich brauchen Zu denken um genau Was Tun ICH wollen Zu erklären
als A Teil von Das Modell Wann Ich bin tun Das Analyse.
Ja.
Alle Rechts.
Sind Du bereit für Die Finale Frage, Olivia?
Ja, bringen Es An.
Alle Rechts, hier ist Die Frage.
Lasst uns sagen Wir wollen Zu identifizieren Gruppen von Häuser
Das Sind ähnlich basierend An A Liste von möglich Eigenschaften.
In andere Wörter,
Wir wollen Zu identifizieren Markt Segmente basierend An Dinge wie Quadrat Filmmaterial,
Standort, Nummer von Schlafzimmer, et so weiter.
Welche Ziel Tun Du denken Das Ist?
ICH denken du bist versuchen Zu Trick Mich mit Das identifizieren,
Und Ich bin nicht gehen Zu fallen für Es.
Okay.
Aber Dort Sind NEIN Antworten innerhalb Das Frage.
ICH denken war suchen bei Clusterbildung.
Ich bin gehen Zu sagen Segment.
Okay.
Also, du bist Rechts, Olivia.
ICH tat versuchen Und Trick Du A wenig bisschen Weil ICH Wirklich gesucht Zu gewinnen.
Aber du bist Rechts, das ist Die Schlüssel Ding Hier,
Ist Das Dort Sind NEIN Antworten Hier In Das Analyse.
Wir Sind definitiv suchen bei Segment.
Wann unser Ziel Ist Segment,
Wir dürfen verwenden A Paar von anders Clusterbildung Werkzeuge.
Wir dürfen Tun Hierarchisch Clustering,
K-bedeutet C glänzend, oder Latent Klasse Analyse.
Es ist wichtig Zu halten In Geist Das mit Hierarchisch Clustering,
Du dürfen nur enthalten...
Entschuldigung, Du dürfen enthalten alle von Die Modellieren Typen:
kontinuierlich, nominal, Und Ordinal.
Aber für K-Mittel Clustering,
Du dürfen nur enthalten Variablen Das Sind kontinuierlich.
Für Latent Klasse Analyse,
Du dürfen nur enthalten nominal oder Ordinal- Variablen.
In unser Fall Hier, Wann war suchen
bei Die Nummer von Schlafzimmer, viel Größe, Jahr gebaut, Und Quadrat Füße,
Wir haben A Kombination von kontinuierlich Und nominal Variablen.
Hierarchisch Clustering Mai Sei Die am besten Clusterbildung Werkzeug Zu verwenden In Das Szenario.
Es sieht aus wie mit Das parallel Handlung mit Hierarchisch Clustering,
Vielleicht Wir könnte Anruf Cluster 6 Toll Standort.
Ja.
Wenn Du denken A groß viel Größe ist ein toll Standort,
Ja, Wir dürfen definitiv Anruf Das Segment Toll Standort Häuser.
Also, alle Rechts, Olivia,
trotz Mich geben Du A Trick In Das zuletzt Frage,
Es sieht aus wie Wir beendet hoch mit A binden Hier wieder.
Also haben Zu Rückkampf wieder bald.
Absolut.
Wir geredet um Was Modell Wann, und das Wirklich,
Was Modell Du wählen kommt darauf an An dein Ziel für Die Analyse,
ob es ist Segment, erklären, vorhersagen, oder identifizieren.
Ja, In Bedingungen von Modellieren Typ, wieder,
JMP Ist gehen Zu Tun Die richtig Analyse für Du,
besonders mit dein Antworten.
Wenn du bist Einstellung ihnen hoch mit Die richtig Modellieren Typ,
JMP Ist gehen Zu Tun Die richtig Analyse für Du.
Wenn dein Ziel Ist erklären,
Du könnte brauchen Zu denken A wenig bisschen um welche Modellieren Typ Zu verwenden,
abhängig An Wie Du wollen Zu erklären
Die Wirkung von etwas wie Die Nummer von Schlafzimmer.
Dank Du, Olivia.
Das Ist Also viel Spaß.
Lasst uns Tun Es wieder nächste Jahr.
