Posso utilizzare la procedura di selezione del sottoinsieme migliore per selezionare le variabili esplicative per l'analisi di regressione logistica nominale in JMP?Tutti
grazie sempre
Attualmente, devo provare tutte le possibili combinazioni (511 modelli) di 9 variabili esplicative utilizzando il metodo di analisi della regressione logistica nominale. È difficile fare tutto manualmente.
Esiste un sistema in JMP in grado di selezionare variabili esplicative utilizzando una procedura di selezione del sottoinsieme migliore come questa?
Sarebbe molto utile se potessi farmelo sapere.
Cordiali saluti.
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseAnalisi di affidabilitàRi: Posso utilizzare la procedura di selezione del sottoinsieme migliore per selezionare le variabili esplicative per l'analisi di regressione logistica nominale in JMP?CIAO @ErroreIguanodon1 ,
Benvenuto nella Comunità!
Forse potresti dare un'occhiata a Screening dei predittori piattaforma per identificare quali sono le variabili più importanti tra le 9 variabili esplicative?
Anche il Modelli di regressione graduale disponibile nella piattaforma "Fit Model" può essere utile per esplorare le variabili più influenti sulla risposta (un approccio di "data mining" per selezionare i termini più influenti nel modello per i dati osservativi).
Infine, alcuni altri modelli potrebbero essere interessanti da considerare se si dispone di JMP Pro per eseguire alcuni modelli esplorativi, ad esempio il Foresta di bootstrap.
Spero che questa risposta ti possa aiutare,
Ri: Posso utilizzare la procedura di selezione del sottoinsieme migliore per selezionare le variabili esplicative per l'analisi di regressione logistica nominale in JMP?Per rispondere alla tua domanda specifica, seleziona Analizza > Stima modello, quindi modifica la Personalità di adattamento in Regressione generalizzata. Offre molti metodi per la selezione del modello, incluso il sottoinsieme migliore.
