모델에서 응답 예측을 임계값으로 제한하는 방법은 무엇입니까?안녕!
저는 0보다 작을 수 없는 변수인 입자 크기를 모델링하고 싶습니다. 그러나 일부 설정은 음수로 예측됩니다(아래 그림 참조). 그래서 제 질문은 예측 임계값을 0보다 크게 제한하는 방법이 있습니까? JMP에 단축된 접근 방식이 있습니까?
고급 통계 모델링Re: 모델에서 응답 예측을 임계값으로 제한하는 방법은 무엇인가요?안녕하세요 @PValueEnemy
이 잔차 플롯과 주제 설명만으로는 도움을 드리기 어려울 수 있지만, 비슷한 주제에서 몇 가지 제안을 드리겠습니다. 적합 모형 - 모형 반응을 양수 값으로만 제한 : 반응 변환을 사용하면 부정적인 예측을 피할 수 있습니다.
- 입자 크기의 경우 크기 범위가 매우 넓을 수 있으므로 로그 변환이 도움이 될 수 있습니다.
- Fit Model 보고서에서 Box-Cox Y 변환을 확인하여 예측 값과 회귀 가정의 준수에 도움이 되는지 확인할 수도 있습니다. 회귀 모델 가정 | 통계학 소개 | JMP . 여기에 표시된 플롯은 예를 들어 오류가 정규 분포되어 있다는 것을 보여주지 않는 것 같습니다.
- LogNormal과 같이 특정 분포 집합을 갖는 일반화 회귀 모델을 사용할 수도 있습니다.
배포 플랫폼을 사용하면 응답의 가장 가능성 있는 데이터 분포를 확인하고 이 정보를 응답 변환에 사용하거나 일반화 회귀 모델에 적절한 분포를 설정할 수 있습니다.
이 첫 번째 토론 시작이 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 모델에서 응답 예측을 임계값으로 제한하는 방법은 무엇인가요?감사합니다, @Victor_G
당신의 답변이 많은 도움이 되었습니다. 질문을 줄이기 위해 많은 정보를 억제했지만, 당신은 제가 필요로 하는 곳에 정확히 있었습니다.:)
