¿Puedo utilizar el procedimiento de selección del mejor subconjunto para seleccionar variables explicativas para el análisis de regresión logística nominal en JMP?Todos
gracias siempre
Actualmente, tengo que probar todas las combinaciones posibles (511 patrones) de 9 variables explicativas utilizando el método de análisis de regresión logística nominal. Es difícil hacer todo manualmente.
¿Existe un sistema en JMP que pueda seleccionar variables explicativas utilizando un procedimiento de selección del mejor subconjunto como este?
Sería de gran ayuda si pudieras hacérmelo saber.
Atentamente.
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosAnálisis de fiabilidadRe: ¿Puedo utilizar el procedimiento de selección del mejor subconjunto para seleccionar variables explicativas para el análisis de regresión logística nominal en JMP?Hola @ErrorIguanodon1 ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
Tal vez podrías echarle un vistazo a Detección de predictores plataforma para identificar cuáles son las variables más importantes entre las 9 variables explicativas?
También el Modelos de regresión por pasos disponible en la plataforma "Fit Model" puede ser útil para explorar las variables más influyentes en la respuesta (un enfoque de "minería de datos" para seleccionar los términos más influyentes en el modelo para datos observacionales).
Finalmente, puede ser interesante observar algunos otros modelos si tiene JMP Pro para realizar algún modelado exploratorio, por ejemplo el Bosque de arranque.
Espero que esta respuesta te ayude,
Re: ¿Puedo utilizar el procedimiento de selección del mejor subconjunto para seleccionar variables explicativas para el análisis de regresión logística nominal en JMP?Para responder a su pregunta específica, seleccione Analizar > Ajustar modelo y luego cambie la Personalidad de ajuste a Regresión generalizada. Ofrece muchos métodos para la selección de modelos, incluido el mejor subconjunto.
