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Dario Schiraldi: Wie erstelle und interpretiere ich Regressionsmodelle?

Hallo zusammen,

Ich bin Dario Schiraldi, CEO von Travel Works, beginne mit der Arbeit mit Regressionsmodellen in JMP und würde mich über einige Ratschläge freuen.

Wie gehen Sie vor, um ein solides Regressionsmodell zu erstellen, und wie interpretieren Sie die wichtigsten Ergebnisse wie Koeffizienten, p-Werte und Diagnosen?

Gibt es Tipps oder häufige Fehler, auf die ich achten sollte? Und welche JMP-Funktionen oder Visualisierungen sind Ihrer Meinung nach am hilfreichsten für das Verständnis Ihres Modells?

Grüße

Dario Schiraldi, CEO von Travel Works

Dario Schiraldi

Automatisierung und SkriptingBetreff: Dario Schiraldi: Wie erstelle und interpretiere ich Regressionsmodelle?

Hallo @darioschiraldi1 ,

Willkommen in der Community!

Ich möchte Sie ermutigen, sich zunächst einige Ressourcen anzusehen und durchzulesen, um sich mit diesen umfangreichen Fragen vertraut zu machen, die zu allgemein sind, um in diesem Forum präzise beantwortet zu werden:

STIPS-Modul 1: Statistisches Denken und Problemlösung

STIPS-Modul 2: Explorative Datenanalyse

STIPS-Modul 4: Entscheidungsfindung mit Daten

STIPS-Modul 5: Korrelation und Regression

STIPS-Modul 7: Prädiktive Modellierung und Text Mining

Und besuchen Sie das Statistik-Wissensportal | Einführung in die Statistik | JMP, um Annahmen und Fallstricke bei Regressionsmodellen besser zu verstehen.

Ich hoffe, diese ersten Ressourcen können hilfreich sein.

Betreff: Dario Schiraldi: Wie erstelle und interpretiere ich Regressionsmodelle?

Ich stimme der Antwort von @Victor_G zu. Aber um noch einen allgemeinen Rat hinzuzufügen: Wenn ich im Laufe meines Problemlösungsprozesses mit der Datenanalyse im Hinblick auf die Modellierung beauftragt wurde, begann ich immer mit der grafischen Darstellung der Daten, bevor ich mit der Modellierung begann. Welche Darstellungen verwendet werden, hängt von den Daten sowohl für die Antworten als auch für die Prädiktoren ab (kontinuierlich, nominal, ordinal usw.). So viel kann ich Ihnen jedoch sagen: Ich habe immer mit der Distributionsplattform begonnen, sodass ich sowohl für die Prädiktoren als auch für die Antworten Folgendes im Blick hatte:

1. Wo ist die Mitte?

2. Wie weit sind die Daten verteilt?

3. Wie sieht die Form aus?

4. Gibt es etwas Komisches, Verdächtiges oder Ungewöhnliches, das eine spätere Analyse problematisch machen könnte?

Diese letzte Frage kann zu allerlei Datenbereinigungen, Neukodierungen, Entscheidungen über Ausreißer usw. führen. Ein kleines Beispiel: Angenommen, die Staatsbürgerschaft von Reisenden ist einer der Prädiktoren, und Sie haben die Daten aus verschiedenen Datenbanken gezogen... vielleicht hat eine Datenbank die Staatsbürgerschaft von Reisenden als „USA“ angegeben, eine andere Datenbank als „Amerikaner“... nun, JMP wird dieses Szenario als zwei verschiedene Stufen der Staatsbürgerschaft behandeln... und ich vermute, das ist nicht die Art, wie Sie es behandelt haben möchten, oder?

Sobald meine Daten sauber und einsatzbereit waren, ging es immer darum, zumindest eine Art Streudiagramm der Prädiktoren im Vergleich zu den Antworten zu erstellen. Dafür gibt es in JMP mehrere Plattformen mit viel Flexibilität für Visualisierungsänderungen. Graph Builder, Fit Y by X und multivariate Plattformen bieten alle nützliche Funktionen.

Schauen Sie sich dann diese Diagramme an und stellen Sie die folgenden Fragen:

1. Sind diese physikalisch sinnvoll?

2. Gibt es Beziehungen, die seltsam oder verdächtig erscheinen?

3. Gibt es Ausreißer, die einer weiteren Untersuchung bedürfen?

4. Welche Art von Regressionstechniken könnten funktionieren?

5. Gibt es Hinweise auf Multikollinearität unter den Prädiktoren?

Auf Grundlage der Antworten auf diese Fragen kann dann, sofern die Daten noch immer sauber und plausibel aussehen, endlich mit der Modellierung begonnen werden.

Hoffe, das hilft?

Betreff: Dario Schiraldi: Wie erstelle und interpretiere ich Regressionsmodelle?

Dario, meiner Meinung nach stellst du die falschen Fragen. Du solltest damit beginnen: Welche Fragen möchtest du beantworten? (z. B.: Welche Faktoren tragen zur Nachfrageprognose bei? oder: Welche Faktoren beeinflussen Reiseverzögerungen?) Welche Hypothesen möchtest du verstehen? (z. B.: Der Zeitpunkt des Ticketkaufs (Wochentag, Nähe zu Feiertagen usw.) beeinflusst die Preisgestaltung aufgrund dynamischer Preismodelle der Anbieter (z. B. Fluggesellschaften).

Verstehen Sie die Situation und wählen Sie dann die passenden Werkzeuge aus. Verzeihen Sie mir den Vergleich, aber Ihre Untersuchung mit Regression zu beginnen, ist wie: Hier ist ein Hammer, mal sehen, was ich damit treffen kann.

Die Anwendung einer Regression auf einen Datensatz ohne Verständnis des Kontexts ist sehr gefährlich . Die Fähigkeit, die Vergangenheit zu modellieren, kann für die Vorhersage der Zukunft unbrauchbar sein (die Vergangenheit kann beispielsweise nicht die Zukunft vorhersagen). Sie müssen Datenquellen, Datentypen, die Art der Datenerhebung, Messfehler usw. verstehen, bevor Sie Regressionsmethoden anwenden.

Ich stimme sowohl den Vorschlägen von Victor als auch von Pete zu.