다양한 예측 변수 간의 관계를 이해하는 방법대규모 자동차 데이터 세트에서 회사는 중고차 가격을 예측할 수 있는 도구를 갖고 싶어합니다. 따라서 먼저 다양한 예측변수(독립변수)와 중고차 가격 간의 관계를 이해해야 합니다.
다음 질문에서는 가격이 데이터 세트에 포함된 여러 예측 변수에 의해 결정된다고 가정합니다.
- 어떤 연속 예측 변수가 가격에 영향을 미치는지 조사합니다.
- 어떤 순서형 예측 변수가 가격에 영향을 미치는지 조사합니다.
- 어떤 명목 예측변수가 가격에 영향을 미치는지 조사합니다.
이것을 가장 잘 분석하는 방법은 무엇입니까?
고급 통계 모델링데이터 탐색 및 시각화Re: 다양한 예측 변수 간의 관계를 이해하는 방법교과서적인 질문인가요?
Re: 다양한 예측 변수 간의 관계를 이해하는 방법안녕 @BagingSpaces55 ,
불행히도 귀하의 질문은 명확하지 않습니다. 하지만 제가 아는 한, 자동차 가격과 자동차 가격을 정의하는 변수 사이의 관계를 찾고 싶다면 말이죠. 저는 회귀 분석을 사용하여 중고차 가격에 대한 예측 변수의 통계적 중요성과 상관 관계를 확인할 수 있다고 믿습니다. 데이터 세트가 있는 경우 JMP에서 모형 적합 옵션을 사용해 보세요. 그리고 이러한 요인이나 변수가 서로 독립적이라고 언급했으므로 모델에서 상호 작용 효과를 건너뛸 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다. 특정 세부정보를 추가하면 올바른 솔루션을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.
Re: 다양한 예측 변수 간의 관계를 이해하는 방법안녕 @BagingSpaces55 ,
맥락과 정확성이 부족하므로 시작하는 데 도움이 되는 제안만 제공하겠습니다.
데이터 세트와 질문에 대해 "데이터 마이닝" 사고방식의 좋은 출발점은 " 예측자 선별 유형/형식에 관계없이 가격에 대한 예측변수의 상대적 중요성을 식별하기 위해 플랫폼을 사용합니다.
각 요인 유형의 상대적 중요도를 평가해야 하는 경우 각 요인 유형에 대한 분석을 별도로 실행할 수 있습니다.
이 보완적인 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
추가 정보나 지침이 필요한 경우 추가 컨텍스트를 제공해 주세요.
