Dario Schiraldi : 回帰モデルを作成して解釈するにはどうすればよいでしょうか?やあみんな、
私は Travel Works の CEO、Dario Schiraldi です。JMP で回帰モデルの使用を開始しており、アドバイスをいただければ幸いです。
堅牢な回帰モデルを作成するためのアプローチは何ですか? また、係数、p 値、診断などの主要な出力をどのように解釈しますか?
注意すべきヒントやよくある落とし穴はありますか？また、モデルを理解する上で最も役立つJMPの機能や視覚化はどれだと思いますか？
よろしく
トラベルワークスのCEO、ダリオ・シラルディ
ダリオ・シラルディ
自動化とスクリプトRe: Dario Schiraldi: 回帰モデルを作成して解釈するにはどうすればよいですか?こんにちは@darioschiraldi1さん、
コミュニティへようこそ！
このフォーラムで簡潔に答えるには一般的すぎるこれらの広範な質問について理解を深めるために、まずいくつかのリソースを見て読むことをお勧めします。
STIPSモジュール1：統計的思考と問題解決
STIPSモジュール2: 探索的データ分析
STIPSモジュール4: データによる意思決定
STIPS モジュール 5: 相関と回帰
STIPSモジュール7: 予測モデリングとテキストマイニング
また、 統計ナレッジ ポータル | 統計入門 | JMP にアクセスして、回帰モデルの仮定と落とし穴をより深く理解してください。
これらの最初のリソースが役立つことを願っています。
Re: Dario Schiraldi: 回帰モデルを作成して解釈するにはどうすればよいですか?ビクターGさんの返信に賛成です。ただ、もう少し一般的なアドバイスを付け加えると…問題解決プロセスのどこかの時点でモデリングを念頭に置いたデータ分析作業を任された時は、モデリングの前に必ずデータのプロットから始めました。どのプロットにするかは、回答者と予測変数のデータ、つまり連続尺度、名義尺度、順序尺度などによって異なります。ただ、常にDistributionプラットフォームから始めていたため、予測変数と回答者の両方について、以下の点を把握できていました。
1. 真ん中はどこですか？
2. データはどの程度広がっていますか?
3. 形はどんな感じですか?
4. その後の分析で問題を引き起こす可能性のある、おかしな点、疑わしい点、異常な点はありますか?
この最後の質問は、あらゆる種類のデータのクリーンアップ、再コード、外れ値の決定などにつながる可能性があります。 1 つの小さな例として、旅行者の市民権が予測変数の 1 つであり、異なるデータベースからデータを取得したとします。おそらく、1 つのデータベースでは旅行者の市民権が「米国」で、別のデータベースでは「アメリカ人」です。JMP はこのシナリオを市民権の 2 つの異なるレベルとして処理しますが、これはおそらく望ましい処理方法ではないでしょう。
データがクリーンアップされて準備が整ったら、次は予測変数と応答変数の散布図を作成することになります。JMPには複数のプラットフォームがあり、視覚化を柔軟に変更できるようになっています。グラフビルダー、Y軸とX軸の適合、多変量解析の各プラットフォームには、それぞれ便利な機能が備わっています。
次に、これらのグラフを見て、次のような質問をします。
1. これらは物理的に意味を成していますか?
2. 奇妙または疑わしい関係はありますか?
3. さらに調査する必要がある外れ値はありますか?
4. どのような種類の回帰手法が有効でしょうか?
5. 予測変数間に多重共線性の証拠はありますか?
次に、これらの質問に対する答えに基づいて、データがまだクリーンかつ妥当である限り、最終的にモデリングに進みます。
これが役に立つでしょうか?
Re: Dario Schiraldi: 回帰モデルを作成して解釈するにはどうすればよいですか?ダリオさん、私の意見では、あなたは間違った質問をしています。まずは、どのような質問に答えたいのか（例：需要予測に影響を与える要因は何か？、旅行の遅延に影響を与える要因は何か？）、どのような仮説を解明したいのか（例：旅行チケットの購入時期（曜日、休日の近さなど）は、サプライヤー（例：航空会社）が使用する動的価格設定モデルによって価格に影響を与えるのか？）から始めるべきです。
状況を理解した上で、この取り組みを支援するツールを選択してください。例え話で恐縮ですが、回帰分析から調査を始めるというのは、「ハンマーがあるから、それで何を叩けるか見てみよう」というようなものです。
文脈を理解せずにデータセットに回帰分析を適用することは非常に危険です。過去をモデル化する能力は、未来を予測するのに役立たない可能性があります（例えば、過去が未来を予測できるとは限りません）。回帰分析手法を適用する前に、データソース、データの種類、データの収集方法、測定誤差などを理解する必要があります。
私はビクターとピートの両方の提案に同意します。
