方法を提案してくださいこんにちは、
次のデータ図の分析方法を提案してください。
X1 X2 X3 X4 X5 Y
21 33 2 66 81 90
17 39 10 17 90 120
5 55 6 51 95 106
...
どの X が Y 応答に関連しているかを調べようとしています。
X がある場合、方程式は何になりますか?
助けてくれてありがとう。
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Re: 方法を提案してくださいこんにちは@MikeKim 。
残念ながら、あなたの質問に対する簡単な答えは、どの X が Y に関連しているかを判断できるようにするには、より多くのデータが必要であるということだと思います。
1 つの X だけが応答に関連すると信じる理由はありますか、それとも複数の X が Y に影響を及ぼしている可能性がありますか?
データの散布図は、何が起こっているのかについていくつかの手がかりを提供しますが、3 回の実行のみに基づいて特定の結論を導き出すことは避けたいと思います。
まず、X1 は X2 と相関しているようです。 X3 も X4 と相関しているようです。これはシステムの動作方法の基本的なものですか?これらの相関関係が予想される場合、および/またはさらなるデータによって確認できる場合、5 つの独立した X に必要なデータよりも少ないデータで予測モデルを構築できる可能性があります。モデルは、各相関ペアの 1 つだけを使用して構築することも、主成分アプローチを使用することもできます。
Y が X3 および X4 と相関する可能性があるという兆候もあります。より多くのデータが利用可能であれば、これを調査できる可能性があります。
今後の最善の道は、研究対象のシステムの種類によって異なります。利用できるのは非構造化データのみでしょうか、それとも質問に答えるために計画された実験を実施できるのでしょうか?
Re: 方法を提案してください遅くなって申し訳ありません。
実際のところ、そのデータは偽物です。
私が尋ねているのは、そのデータ タイプに対してどのような分析が適用可能かということです。
私は、あなたが示してくれたように、多変量相関から始めることに決めました。
ご支援ありがとうございます。他のスクリーニング方法があればお知らせください。
私の現在の戦略は、
1. 多変量相関
2. それぞれの回帰分析（相関がある場合）
