답변: 불이익을 받는 분위수 및 기대수 회귀 - 상태가 다음으로 변경됨: 확인됨답변: 불이익을 받는 분위수 및 기대 회귀 분석 - 상태가 다음으로 변경되었습니다: 조사 중불이익을 받는 분위수 및 기대 회귀친애하는 팀,
두 명의 교육 고객이 Penalized Quantile 및 Expectile 회귀를 요청했습니다.
고객 1: Venkatesh 교수, 얼라이언스 대학교
고객 2: Myra 경영대학원 Dr Abhijit 교수
현재 JMP17에서는 이러한 기능을 사용할 수 없습니다.
감사해요
무랄리
고급 통계 모델링통계 및 분석답변: 불이익을 받는 분위수 및 기대수 회귀 - 상태가 다음으로 변경됨: 신규이것을 두 개의 Jira로 분할했습니다.
불이익을 받는 분위수 회귀에 대한 요청이 하나 더 있습니다. 개발자에 따르면 이 작업을 수행하려면 새로운 메서드를 구현해야 합니다.
"우리는 현재 반복적으로 재가중화된 최소 제곱을 사용하여 장르에서 분위수 회귀를 수행합니다. IRLS와 데이터 증대 트릭을 사용하여 분위수 회귀에 대한 올가미를 수행할 수 있지만 일반적으로 내부 점 방법이 페널티화된 분위수 회귀를 수행하는 데 사용되는 방법이라고 생각합니다(특히 탄력적 순 페널티를 원하는 경우). 따라서 우리가 이것을 추구하기로 결정했다면 아마도 내부 포인트 솔버를 구현해야 할 것입니다."
JMP 19에서의 구현 가능성을 탐색합니다.
현재 비선형 플랫폼에서 기대 회귀를 수행할 수 있습니다. 추가할 다른 요청은 본 적이 없으며 분위수 회귀만큼 추진력이 없습니다. 여기 종이가 있어요 , 개발자가 제공한 이 내용은 "예상 회귀는 분위수 회귀만큼 건전하지 않습니다"라고 제안합니다.
답변: 불이익을 받는 분위수 및 기대값 회귀 - 상태가 다음으로 변경되었습니다. 정보 필요@무랄리드하라 추가 정보를 제공해 주실 수 있나요? 불이익 회귀의 경우 LASSO로 충분합니까, 아니면 고객이 Elastic Net 및 Ridge도 요청합니까? LASSO 구현은 상대적으로 간단할 수 있지만 Elastic Net 및 Ridge는 현재 JMP에서 사용할 수 없는 다양한 최적화 기술이 필요할 가능성이 높기 때문에 더 어려울 것입니다.
