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¿Cómo limitar una predicción de respuesta a un umbral en un modelo?

¡Hola!

Quiero modelar el tamaño de las partículas, que es una variable que no puede ser inferior a 0. Sin embargo, se prevé que algunas configuraciones sean negativas (consulte la imagen a continuación). Entonces, mi pregunta es ¿cómo puedo limitar el umbral de predicción para que sea superior a cero? ¿Existe algún enfoque truncado en JMP?

Modelado estadístico avanzadoRe: ¿Cómo limitar una predicción de respuesta a un umbral en un modelo?

Hola @PValueEnemy

Puede resultar difícil ayudarle basándose únicamente en este gráfico de residuos y la descripción del tema, pero aquí le ofrecemos algunas sugerencias de un tema similar: Modelo de ajuste: limitación de la respuesta del modelo solo a valores positivos : puede utilizar la transformación de respuesta para evitar predicciones negativas.

• Para el tamaño de partículas, dado que puede tener un rango de tamaños muy amplio, una transformación logarítmica podría ser útil.
• También puede consultar la transformación Y de Box-Cox en el informe de ajuste del modelo para ver si ayuda a obtener los valores predichos y a respetar los supuestos de regresión: Supuestos del modelo de regresión | Introducción a la estadística | JMP . El gráfico que muestra aquí no parece mostrar que los errores se distribuyen normalmente, por ejemplo.
• También puede utilizar modelos de regresión generalizada con distribuciones de conjuntos específicos, como LogNormal.

Puede utilizar la plataforma Distribuciones para verificar las distribuciones de datos más probables de sus respuestas y utilizar esta información en su transformación de respuesta o para establecer una distribución apropiada en su modelo de regresión generalizada.

Espero que este primer inicio de discusión pueda ayudar.

Re: ¿Cómo limitar una predicción de respuesta a un umbral en un modelo?

Gracias, @Victor_G

Tu respuesta me ayudó mucho. Suprimí mucha información para reducir la pregunta, pero estabas justo donde necesitaba.:)