선형 모델 개선안녕하세요,
일부 프로세스의 과거 데이터를 기반으로 구축된 일부 모델에 대한 예측 플롯의 잔차가 첨부되어 있습니다.
잔차에 대한 이러한 그래프를 볼 때 기울기를 해결하고 잔차가 0 주위에 무작위로 분포되도록 하기 위해 모델에서 무엇을 변경하는 것이 좋습니다?
미리 감사드립니다!
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 선형 모델 개선공유한 잔차 플롯을 생성한 지정된 데이터와 모델을 공유할 수 있습니까? 그리고 해결하려는 실제 문제/문제에 대한 컨텍스트가 있습니까? 이 세 가지가 부족하면 목표를 달성할 다음 단계를 추천하기 어렵습니다.
Re: 선형 모델 개선안녕 @LambdaCapybara4 : 처럼 @P_Bartell 주어진 제한된 정보로 진단하기가 어렵습니다. 즉, 귀하의 모델에 예측 변수가 누락된 것 같습니다.
Re: 선형 모델 개선인터셉트가 없다는 생각을 철회합니다. 또한 모델에서 누락된 강력한 선형 효과라고 생각합니다.
Re: 선형 모델 개선답변해주셔서 감사합니다
안타깝게도 데이터는 민감하므로 공유할 수 없습니다. 
나는 내가 받은 모든 피드백으로 최적화하려고 노력할 것입니다.
Re: 선형 모델 개선내 Fit Model 대화 창을 검토한 결과 "No Intercept"가 선택되었음을 알았습니다!
선택을 취소하면 문제가 해결되고 해결된 잔차 플롯이 첨부됩니다.
이 음모에서 그것을 어떻게 알았는지 물어봐도 될까요? 수많은 경험 외에도 당신이 가지고 있다고 생각합니다 ...
그리고, 첨부된 개량 플롯에 이상이 보이면 저도 기쁩니다.
정말 감사합니다!
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Re: 선형 모델 개선@LambdaCapybara4 : 여기에서 이에 대한 좋은 토론입니다.
https://stats.stackexchange.com/questions/200103/what-can-be-inferred-from-this-residual-plot
Re: 선형 모델 개선데이터의 '...민감한...' 특성에 대해 이해했습니다. 드문 일이 아니다. 그러나 JMP 생태계 내에서 사용하기 쉽고 많은 사용자가 사용할 수 있는 데이터를 익명화하는 경로가 있다는 사실을 알고 계셨습니까? JMP 문서에 다음과 같이 설명되어 있습니다. JMP에서 데이터 익명화
