こんにちは、
私の
名前
は
アンドレア
クームズ、
そして 私は 参加した による 私の 同僚、 オリビア フラグ インコット。
オリビア そして I 持っている 与えられた a プレゼンテーション 前に と呼ばれる 何 モデル いつ。
もし あなた 欲しい に 取る a より近い 見て で それ プレゼンテーション、
あなた できる 取る a 見て で その リンク で その コミュニティ 役職。
しかし 今日、 私たちは 欲しい に 話す について 何か a 少し 少し もっと。
うん、 今日 私たちは 欲しい に 考える について モデリング タイプ
そして どうやって モデリング タイプ 影響 分析
のために それぞれ の その 4つ モデル 目標 それ 私たちは 話した について 以前。
右、 そして だった 実は 行く に 使用 その 同じ データ。
これ は データ それ 私たちは 引っ張られた から レッドフィン それ を表す
その ハウジング 市場 で その シンシナティ エリア。
ここ だった 試して に 見て
で その 価格 の 住宅 相対的 に 彼らの 四角 映像、
その 番号 の ベッド、 その 番号 の 浴場、
そして それで の上 そして それで 前へ。
以前、 私たちは 答えた その 質問、 何 モデル いつ？
それ 本当に 依存する の上 何 モデル あなたは 行く に 選ぶ
ベース の上 あなたの ゴール のために その 分析。
のために セグメント、 だった 試して に 診る 関係
どこ そこには いいえ 意図された 応答;
説明する、 だった 試して に 説明する a 関係
そして 見て で その 基礎となる 要因 そして どうやって それらの 影響する その 応答;
予測する、 だった 試して に 予測する 未来 結果
または その 応答 で 新しい 状況;
そして特定し、 だった 試して に 探す 重要 変数。
右。
今 さあ 持ってくる その モデリング タイプ の中へ その 写真。
両方 あなたの 回答 そして あなたの 要因 できる 持っている 違う モデリング 種類。
で JMP、 そこには は 三つ 主要 モデリング 種類：
連続的、 名目上の、 そして 序数。
連続 モデリング タイプ は 代表される による これ 青 三角形 アイコン ここ、
そして これ 参照 に 数値 データ のみ。
その 名目上の モデリング タイプ は 代表される による これ 赤 アイコン、
そして これ は 数値 または キャラクター データ どこ 価値観 属する に カテゴリー、
しかし その 注文 は ない 重要。
のために その 序数 モデリング タイプ、 それ は 代表される による これ 緑 アイコン、
そして これ できる なれ どちらか 数値 または キャラクター データ として 良い。
しかし で これ 場合、 価値観 属する に 注文した カテゴリー。
いつ あなたは やっている 一つの 分析 で JMP、
あなた 欲しい に 作る もちろん あなた セット 上 その 正しい モデリング タイプ、
なぜなら ジャンプ 意思 する その 正しい モデル のために あなた、
意思 する その 正しい 分析 依存する の上 モデリング タイプ。
アンドレア、 I 持っている a ゲーム のために 私たち に 遊ぶ。
その と呼ばれる 名前 それ 分析。
する あなた 欲しい に 遊ぶ？
絶対に。 I 愛 ゲーム。
素晴らしい。
こちらは あなたの 初め 質問。
私たちは 欲しい に 識別する
どれの 特徴 の a 家 は ほとんど 重要
に 決定する その 価格。
のために 例、 四角 映像 そして 番号 の バスルーム
できる 説明する a 大きい 額 の その 変化 で 価格、
しかし 他の 特徴 は 少ない 重要。
全て 右、 オリビア。
I 考える あなたは 作る これ 初め 質問 簡単 のために 自分。
は その 答え 識別する？
さあ 見る。
うん、 あなたは 右。
I した 作る それ 1つ a 少し 少し 簡単 に 得る 私たち 行く、
しかし それ は 識別する に 探す 重要 変数 内で そこには。
そこには a カップル の 違う 場所 で ジャンプ
どこ 私たちは できる 使用 ツール に 識別する もし それは 私たちの モデリング ゴール。
下 その 分析する メニュー 下 スクリーニング、 予測的 モデリング そして フィット モデル、
使用して ツール のように 予測者 スクリーニング、 ブートストラップ 森、
一般化された 回帰 そして 段階的に 選択。
のために モデリング タイプ、
いつ だった 見ている で その ゴール の 識別する、
その ない 行く に 影響する もの 多くの。
ジャンプ は 行く に する その 正しい 分析
として 長さ として あなたの モデリング 種類 は セット 適切に。
私たちは 取った a 見て で これ そして 私たちは 取った 両方 その 応答 そして その 要因
そして 変更された 彼ら から 連続 に 名目上の
そして 見た で どうやって どれの 要因 来た 上 として ほとんど 重要。
その間 その 注文 の その 要因 多様で、 その 支配的な 要因 滞在した その 同じ。
全て 右。
それ 見た目 のように もし 私たちの ゴール は に 識別する 重要 要因、
本当に、 その ちょうど モデリング タイプ だった 使用して
ない 影響を与える もの それ 多くの、 それ 見た目 のように、 オリビア。
右。
私たちの 結論 の上 どれの 変数 は 重要
ない 行く に 変化 多くの ベース の上 その モデリング タイプ。
よし。
良い、 それ は 良い に 知る。
I 持っている a 質問 のために あなた。
は あなた 準備ができて？
私は 準備ができて。
全て 右、 ここ は あなたの 質問。
さあ 言う 私たちは 欲しい に 建てる a モデル に 予測する 家 価格。
これ モデル 意思 なれ ベース の上 多くの 重要 予測子 変数 私たちは 持っている で 私たちの データ。
のために 例、 私たちは 欲しい に 予測する
その 価格 の a 家 それ 私たちは 欲しい に 置く の上 その 市場。
どれの ゴール する あなた 考える だった 働く と ここ？
わかった、 それで その ない のように 質問 1つ どこ だった 試して に 見る
どれの 要因 は ほとんど 重要 に 予測する ハウジング 価格。
だった ただ 本当に 試して に 得る それ ファイナル ハウジング 価格 予測。
私は 行く に 行く と 予測する。
全て 右、 さあ 見る もし あなたは 右。
はい、 あなた は 右。
その ゴール の これ 分析 は 予測する。
そこには たくさん の 違う プラットフォーム で ジャンプ どこ あなた できる 建てる モデル のために 予測。
内で それぞれ の それらの プラットフォーム で ジャンプ どこ あなた できる 建てる その 予測 モデル、
ジャンプ 意思 する その 正しい 分析 のために あなた、
依存する の上 その モデリング タイプ の あなたの 応答。
ここ 私たちは 持っている a テーブル
の 違う モデリング 種類 のために 私たちの 回答:
連続的、 名目上の、 そして 序数。
のために a 連続 応答、
これ は その 典型的な 1つ それ 私たちは だった 話している について、 右？
私たちは 欲しい に 予測する その 価格 の a 家 それ だった 行く に 置く の上 その 市場。
今、 いつ だった 建物 これ タイプ の モデル と a 連続 応答、
良い、 私たちは 欲しい に 知る どうやって 強力 それ モデル は。
何ですか その 予測的な 力 の それ モデル？
私たちは できる 使用 RSquared そして その 根 平均 スクエアド エラー
に 診断する それ モデル。
今、 のために a 名目上の そして 序数 モデル、 その a 少し 少し 違う。
のために a モデル と a 名目上の 応答、 私たちは 持っている カテゴリー として その 応答。
で これ 例、 だった 見ている
で かどうか または ない その 価格 意思 なれ 以上 または 下に 1ドル 百万。
それは 何 私たちは 欲しい に 予測する。
のために その 序数 応答、 ここ 私たちは 持っている 一つの 注文した カテゴリ。
私たちは 欲しい に 予測する かどうか その 価格 の その 家
は 行く に なれ 低い、 中くらい、 そして 高い。
のために その 名目上の そして 序数 例、
また、 私たちは できる 見て で RSquared そして 根 平均 スクエアド エラー
に 評価する それらの モデル。
しかし そこには 他の もの それ 私たちは できる 使用 に 評価する それらの モデル、
のように その 誤分類 レート そして その エリア 下 その 中華民国 曲線。
の コース、 私たちの お気に入り 道具 で ジャンプ
に 取る a 見て で 私たちの 予測 モデル は その 予測 プロファイラー。
さあ 取る a 見て で その 違い 間 その 予測 プロファイラー
のために その モデリング 種類 の 私たちの 応答。
のために その 連続 応答、 私たちは できる 見る それ の上 その Y軸、
私たちは 持っている その 平均 予測 プラス または マイナス その 自信 間隔
与えられた その 価値 の その モデル 要因 ここ の上 それぞれ の その X -軸。
のために その 名目上の そして 序数 ロジスティック モデル、
何 私たちは 見る の上 その Y -軸
は その 確率 の その 応答 いる で a ある カテゴリ。
のために その 名目上の ロジスティック モデル、 私たちは 持っている その 確率
それ その 家 は どちらか 行く に なれ その上 または 下に a 百万 ドル。
のために これ 序数 ロジスティック モデル、
私たちは できる 見る その 確率 の 持つ a 低い、 中くらい、 または 高い 価格。
わかった、 それで それ 音 のように その ゴール の 何 私たちは 欲しい に 予測する
は また 重要 いつ だった 話している について それ 予測 ゴール、
かどうか 私たちは 欲しい に 扱う 価格 として 連続
そして 得る その 予測 の その ちょうど 価格 外 の そこには、
または もし 私たちは 欲しい に 扱う それ として a カテゴリ。
右。
あなた ただ 必要 に 得る
それ 応答 変数 セット 上 そして あなたの データ セット その 正しい 方法、
そして それから、 の コース、 割り当てる その 正しい モデリング タイプ、
そして ジャンプ は 行く に 建てる その 正しい モデル のために あなた。
全て 右、 アンドレア。
あなたは 準備ができて のために あなたの 次 質問？
私は 準備ができて。 さあ 行く。
わかった。
私たちは 欲しい に 定量化する
その 効果 の上 家 価格 から 追加 寝室。
のために 例、 の上 平均、
毎 追加 寝室 追加 約$ 97,000 に その 合計 家 料金。
追加 a 寝室 追加 9万7千ドル？
男、 シンシナティ は a 厳しい ハウジング 市場。
それは クレイジー。
全て 右、 良い、 それで さあ 見る。
何 は 私たちは 試して に する ここ？
だった 試して に 定量化する その 効果 ここ。
I 考える 何 だった 試して に する は 説明する
それ 効果 それ 寝室 もっている の上 その 価格 の a 家。
私は 行く に 言う 説明する。
あなたは 正しい。
うん、 だった 試して に 説明する その 関係。
で 説明する、 私たちは 使用 その パラメータ 推定値 撮影 から その モデル 方程式
に 定量化する それらの 関係 間 その 要因 そして その 応答。
通常、 私たちは 使用 で ジャンプ 下 その フィット モデル メニュー 位置
ツール のように 標準最小 正方形、 ロジスティクス そして 序数 回帰、
そして 一般化された 回帰。
モデリング タイプ できる 本当に インパクト
どうやって 私たちの 因数分解 関係 と その 応答 変数 は 解釈されました。
私たちは 取った a 見て、 そして 私たちは だった 見ている
で どうやって する その 番号 の ベッド 影響する その ハウジング 価格？
私たちは 変更された ベッド から 連続的、 に 名目上の、 に 序数、
そして 見る 何 それ 関係 だった。
私たちは できる 見る 下 その 連続的、 それは どこ 私たちは 得た
それ 毎 追加 寝室 追加 9万7000ドル について に その 合計 家 価格。
それ 予測 プロファイラー ショー a リニア 関係
いつ 私たちは 扱う ベッド として 継続的。
しかし いつ 私たちは 扱う ベッド として 名目上の または 序数、
そこには ない それ 真っ直ぐ リニア 関係 行く の上。
私たちは 見る a スパイク で 価格 のために 4-5 寝室 比較すると に 行く から 2-3 寝室。
右。
I 見る と 名目上の そして 序数、
その 予測 プロファイラー 見た目 ほとんど その通り その 同じ、
それで それ しなければならない なれ その 同じ モデル。
しかし、 私は 見る と その パラメータ 推定値、
彼らは 見て a 少し 少し 違う 間 名目上の そして 序数。
何ですか 行く の上 そこには？
うん、 それで その 名目上の そして 序数 モデリング タイプ、
そして 私たちが 使用 それ 以内 回帰、 は 治療中...
彼らは コード化された 異なる 内で その 回帰、
それで その パラメータ 推定値 は 違う。
のために 名目上の、 それ 傍受、
私たちは 考える の それ として その 平均 家 価格 横切って 全て その 違う 寝室、
そして それぞれ の それらの パラメータ 推定値
は どうやって 多くの それ 番号 の ベッド 増加する または 減少する それ 平均 家 価格。
しかし のために 言葉 イナル、 なぜなら だった 見ている で 注文 問題、
私たちは 考える の その 傍受 として もし そこには は ゼロ 寝室
そして それぞれ の それらの パラメータ 推定値
は その 効果 の 追加する 一つの 追加 寝室 上に その 価格。
全て 右。
モデリング タイプ は 本当に 行く に 影響する 私の パラメータ 見積もり。
I 本当に 必要 に 考える について その通り 何 する I 欲しい に 説明する
として a 一部 の これ モデル いつ 私は やっている これ 分析。
はい。
全て 右。
は あなた 準備ができて のために その ファイナル 質問、 オリビア？
うん、 持ってくる それ の上。
全て 右、 ここは その 質問。
さあ 言う 私たちは 欲しい に 識別する グループ の 住宅
それ は 似ている ベース の上 a リスト の 可能 特性。
で 他の 言葉、
私たちは 欲しい に 識別する 市場 セグメント ベース の上 もの のように 四角 映像、
位置、 番号 の 寝室、 そして その他。
どれの ゴール する あなた 考える これ は？
I 考える あなたは 試して に トリック 自分 と それ 識別する、
そして 私は ない 行く に 秋 のために それ。
わかった。
しかし そこには は いいえ 回答 内で これ 質問。
I 考える だった 見ている で クラスタリング。
私は 行く に 言う セグメント。
わかった。
良い、 あなたは 右、 オリビア。
I した 試す そして トリック あなた a 少し 少し なぜなら I 本当に 望んでいた に 勝つ。
しかし あなたは 右、 それは その 鍵 もの ここ、
は それ そこには は いいえ 回答 ここ で これ 分析。
私たちは は 絶対に 見ている で セグメント。
いつ 私たちの ゴール は セグメント、
私たちは できる 使用 a カップル の 違う クラスタリング ツール。
私たちは できる する 階層的 クラスタリング、
K平均法 C 光沢のある、 または 潜在的 クラス 分析。
その 重要 に 保つ で 心 それ と 階層的 クラスタリング、
あなた できる のみ 含む...
ごめん、 あなた できる 含む 全て の その モデリング 種類：
連続的、 名目上の、 そして 序数。
しかし のために K平均法 クラスタリング、
あなた できる のみ 含む 変数 それ は 継続的。
のために 潜在的 クラス 分析、
あなた できる のみ 含む 名目上の または 序数 変数。
で 私たちの 場合 ここ、 いつ だった 見ている
で その 番号 の 寝室、 多く サイズ、 年 建てられた、 そして 四角 足、
私たちは 持っている a 組み合わせ の 連続 そして 名目上の 変数。
階層的 クラスタリング 5月 なれ その 最高 クラスタリング 道具 に 使用 で これ シナリオ。
それ 見た目 のように と それ 平行 プロット と 階層的 クラスタリング、
多分 私たちは できた 電話 クラスタ 6 すばらしい 位置。
はい。
もし あなた 考える a 大きい 多く サイズ は すばらしい 位置、
うん、 私たちは できる 絶対に 電話 それ セグメント すばらしい 位置 住宅。
良い、 全て 右、 オリビア、
にもかかわらず 自分 与える あなた a トリック で それ 最後 質問、
それ 見た目 のように 私たちは 終了 上 と a ネクタイ ここ また。
良い 持っている に 再戦 また すぐ。
絶対に。
私たちは 話した について 何 モデル いつ、 そして 本当に、
何 モデル あなた 選ぶ 依存する の上 あなたの ゴール のために その 分析、
かどうか その セグメント、 説明する、 予測する、 または 識別する。
うん、 で 条項 の モデリング タイプ、 また、
ジャンプ は 行く に する その 正しい 分析 のために あなた、
特に と あなたの 応答。
もし あなたは 設定 彼ら 上 と その 正しい モデリング タイプ、
ジャンプ は 行く に する その 正しい 分析 のために あなた。
もし あなたの ゴール は 説明する、
あなた かもしれない 必要 に 考える a 少し 少し について どれの モデリング タイプ に 使用、
依存する の上 どうやって あなた 欲しい に 説明する
その 効果 の 何か のように その 番号 の 寝室。
感謝 あなた、 オリビア。
これ は それで 多くの 楽しい。
さあ する それ また 次 年。
