JMP での名目ロジスティック回帰分析の説明変数を選択するために、最適サブセット選択手順を使用できますか?みんな
いつもありがとう
現在、ノミナルロジスティック回帰分析手法を使用して、9つの説明変数の可能なすべての組み合わせ（511パターン）を試さなければなりません。 すべてを手動で行うのは困難です。
JMP には、このような最適サブセット選択手順を使用して説明変数を選択できるシステムはありますか?
教えていただけると大変助かります。
心から。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング信頼性解析Re: JMP での名目ロジスティック回帰分析の説明変数を選択するために、最適サブセット選択手順を使用できますか?こんにちは@ErrorIguanodon1 、
コミュニティへようこそ！
たぶん、あなたは見てみることができます予測因子スクリーニング9 つの説明変数の中で最も重要な変数を特定するプラットフォーム?
また、段階的回帰モデルプラットフォームで利用可能な「モデルの適合」は、応答で最も影響力のある変数を探索するのに役立つ場合があります (観測データのモデル内で最も影響力のある項を選択する「データ マイニング」アプローチ)。
最後に、JMP Pro で探索的なモデリングを行う場合、他のいくつかのモデルを検討すると興味深いかもしれません。ブートストラップの森。
この回答がお役に立てば幸いです、
Re: JMP での名目ロジスティック回帰分析の説明変数を選択するために、最適サブセット選択手順を使用できますか?特定の質問に答えるには、 [分析] > [モデルの適合] を選択し、適合する性格を [一般化回帰] に変更します。 最適なサブセットを含む、モデルを選択するためのさまざまな方法が提供されます。
