我可以使用最佳子集選擇程式來選擇 JMP 中名目 Logistic 迴歸分析的解釋變數嗎？每個人
永遠謝謝你
目前，我必須使用名目邏輯迴歸分析方法嘗試 9 個解釋變數的所有可能組合（511 種模式）。 手動完成所有事情很困難。
JMP 中是否有一個系統可以使用這樣的最佳子集選擇過程來選擇解釋變數？
如果您能讓我知道，那將非常有幫助。
真摯地。
進階統計建模基礎資料分析與建模可靠度分析回覆：我可以使用最佳子集選擇程式來選擇 JMP 中名目邏輯迴歸分析的解釋變數嗎？你好@ErrorIguanodon1 ,
歡迎來到社區！
也許你可以看看預測篩選平台辨識 9 個解釋變數中哪些是最重要的變數？
還有逐步迴歸模型平台中提供的「擬合模型」可能有助於探索對反應最有影響力的變數（一種「資料探勘」方法，用於選擇觀測資料模型中最有影響力的項）。
最後，如果您使用 JMP Pro 進行一些探索性建模，那麼其他一些模型可能會很有趣，例如引導森林。
希望這個回答對你有幫助
回覆：我可以使用最佳子集選擇程式來選擇 JMP 中名目邏輯迴歸分析的解釋變數嗎？要回答您的特定問題，請選擇“分析”>“擬合模型”，然後將擬合個性更改為廣義回歸。 它提供了許多模型選擇方法，包括最佳子集。
