Scott Wise, JMP Principal Systems Engineer, SAS
Brady Brady, Ingegnere di abilitazione tecnica JMP, SAS
Creazione di modelli lineari robusti utilizzando la regressione lineare generalizzata (GLR)
Le tecniche di regressione penalizzata sono un'alternativa praticabile agli approcci di modellazione lineare tradizionali, in particolare nei casi in cui vengono violate le ipotesi tipiche di ortogonalità, omoschedasticità o normalità della risposta. Possono anche essere utilizzate per selezionare automaticamente quali predittori sono più utili nel prevedere una determinata risposta. Sebbene queste tecniche non siano nuove, il loro utilizzo in contesti applicati è stato storicamente limitato, sia a causa del loro costo computazionale sia della loro relativa oscurità al di fuori del mondo accademico. Oggi, la proliferazione di computer potenti e accessibili rende fattibile l'implementazione di queste tecniche nel software di analisi desktop. Questa sessione spiegherà le tecniche di regressione penalizzata ed esplorerà l'uso della personalità di regressione generalizzata della piattaforma JMP Fit Model. I partecipanti scopriranno che questi modelli sono facili da impostare, eseguire e analizzare, ma sono robusti in presenza di valori anomali, input correlati e risposte non normali e/o con inflazione zero.
Diapositive allegate: Discovery 2015 Genreg.pptx
