Por favor sugiera el métodoHola,
Sugiera el método de análisis para la siguiente figura de datos.
X1 X2 X3 X4 X5 Y
21 33 2 66 81 90
17 39 10 17 90 120
5 55 6 51 95 106
...
Estoy tratando de averiguar qué X está relacionado con la respuesta Y.
si hay alguna x ¿cuál sería la ecuación?
Gracias por ayudar.
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosRe: Por favor sugiera el métodoHola @MikeKim .
Desafortunadamente, creo que la respuesta corta a su pregunta es que se necesitan más datos para poder determinar qué X están relacionadas con la Y.
¿Tiene alguna razón para creer que solo una X estará relacionada con la respuesta, o podrían varias X tener influencia en Y?
Un diagrama de dispersión de los datos proporciona algunas pistas sobre lo que podría estar pasando, pero evitaría sacar conclusiones específicas basadas sólo en tres ejecuciones.
En primer lugar, X1 parece correlacionarse con X2. X3 también parece correlacionarse con X4. ¿Es esto fundamental para la forma en que opera el sistema? Si estas correlaciones se esperan y/o pueden confirmarse con más datos, esto podría permitir construir un modelo predictivo con menos datos de los que se requerirían para cinco X independientes. Se podría construir un modelo con sólo uno de cada par correlacionado, o se podría utilizar un enfoque de componente principal.
También hay una indicación de que Y podría correlacionarse con X3 y X4. Esto podría investigarse si hubiera más datos disponibles.
El mejor camino a seguir dependería del tipo de sistema que se esté estudiando. ¿Solo estarán disponibles datos no estructurados o se podrán realizar experimentos diseñados para responder la pregunta?
Re: Por favor sugiera el métodoPido disculpas por la tardanza.
En realidad los datos son ficticios.
Lo que pregunté es para ese tipo de datos, qué análisis sería aplicable.
Había concluido que debía comenzar con la correlación multivariada como me mostraste.
Gracias por su apoyo y déjeme saber si existe algún otro método de detección.
Mi estrategia actual es,
1. correlación multivariante
2. Análisis de regresión respectivo (si existe correlación)
