モデル内の応答予測をしきい値に制限するにはどうすればよいですか?こんにちは！
0 未満にはならない変数である粒子サイズをモデル化したいと考えています。ただし、一部の設定は負になると予測されています (下の図を参照)。そこで質問ですが、予測しきい値を 0 より大きく制限するにはどうすればよいのでしょうか。JMP には切り捨てアプローチはありますか?
高度な統計モデリングRe: モデル内の応答予測をしきい値に制限するにはどうすればよいですか?こんにちは@PValueEnemy
この残差プロットとトピックの説明だけに基づいて支援するのは難しいかもしれませんが、同様のトピックからの提案をいくつか紹介します: モデルの適合 - モデル応答を正の値のみに制限する: 応答変換を使用して、負の予測を回避できます。
- 粒子のサイズについては、サイズの範囲が非常に広い可能性があるため、対数変換が役立つ場合があります。
- また、適合モデル レポートでBox-Cox Y 変換をチェックして、予測値と回帰仮定の尊重に役立つかどうかを確認することもできます : 回帰モデルの仮定 | 統計の概要 | JMP 。ここで示したプロットは、たとえばエラーが正規分布していることを示していないようです。
- LogNormal などの特定の分布セットを持つ一般化回帰モデルを使用することもできます。
プラットフォームの分布を使用して、応答の最も可能性の高いデータ分布を確認し、この情報を応答の変換や一般化回帰モデルでの適切な分布の設定に使用できます。
この最初のディスカッションスターターが役に立つことを願っています。
Re: モデル内の応答予測をしきい値に制限するにはどうすればよいですか?ありがとう、 @Victor_G
あなたの回答は大いに役立ちました。質問を減らすために多くの情報を隠しましたが、必要なところは正確に答えてくれました。:)
