JMP Day 2020 - 一般化回帰変数選択手法を用いたモデル構築 資料一般化回帰ツールを使用して変数を選択し、相関データと高次元データをモデリングし、連続、二項、カウント、ゼロ膨張などのあらゆる応答タイプに最適なモデルを選択する方法を確認します。
スライドとデータセットは、2020 年 2 月 7 日に P&G で発表されました。
use Generalized Regression tools for variable selection, modeling correlated and high-dimensional data, and choosing the best model for any response type.一般化回帰ツールを使用して、変数の選択、相関データと高次元データのモデリング、およびあらゆる応答タイプに最適なモデルの選択を行います。
Clay Barker は、一般化回帰変数選択手法を使用して JMP Pro 15 モデルを構築する方法を示します。
ジャンプ15
