Dario Schiraldi：如何创建和解释回归模型？大家好，
我是 Travel Works 首席执行官 Dario Schiraldi，开始使用 JMP 中的回归模型，希望得到一些建议。
您创建可靠回归模型的方法是什么？您如何解释系数、p 值和诊断等关键输出？
有什么技巧或常见的陷阱需要注意吗？另外，您觉得哪些 JMP 功能或可视化功能最有助于理解您的模型？
问候
Travel Works 首席执行官 Dario Schiraldi
达里奥·斯基拉尔迪
自动化和脚本回复：Dario Schiraldi：如何创建和解释回归模型？你好@darioschiraldi1 ，
欢迎加入社区！
我鼓励您首先观看并阅读一些资源，以帮助您开始了解这些广泛的问题，这些问题太笼统，无法在此论坛上简明地回答：
STIPS 模块 1：统计思维和问题解决
STIPS 模块 2：探索性数据分析
STIPS 模块 4：利用数据进行决策
STIPS 模块 5：相关性和回归
STIPS 模块 7：预测模型和文本挖掘
并访问统计知识门户 | 统计学简介 | JMP，以更好地了解回归模型的假设和陷阱。
希望这些资源能有所帮助，
回复：Dario Schiraldi：如何创建和解释回归模型？我同意@Victor_G的回复。不过，我再补充一点通用的建议……当我在解决问题的过程中，需要进行任何数据分析工作并着眼于建模时，我总是先绘制数据图，然后再进行任何建模。绘制哪些图取决于响应变量和预测变量的数据，是连续型、名义型、序数型等等。不过，我可以告诉你，我总是从“分布”平台开始，因此我对预测变量和响应变量有以下了解：
1. 中间在哪里？
2. 数据分布有多广？
3. 形状是什么样的？
4. 是否存在任何有趣、可疑或不寻常的事情，可能会给后续分析带来问题？
最后一个问题可能导致各种数据清理、重新编码、异常值决策等。举一个小例子，假设旅行者公民身份是预测因素之一，并且您从不同的数据库中提取数据......也许一个数据库将旅行者公民身份列为“美国”，另一个数据库将旅行者公民身份列为“美国人”......那么 JMP 会将这种情况视为两个不同级别的公民身份......我怀疑这不是您想要的处理方式？
所以，一旦我的数据清理干净，准备就绪……我总会至少会绘制某种预测变量与响应变量的散点图……JMP 中有多个平台可以实现这一点，并且可视化修改非常灵活。图形生成器、以 X 拟合 Y 和多变量平台都提供了实用的功能。
然后查看这些图表并提出以下类型的问题：
1. 这些在物理上有意义吗？
2. 有哪些关系看起来奇怪或可疑？
3. 是否存在需要进一步调查的异常值？
4. 什么类型的回归技术可能有效？
5. 预测因子之间存在多重共线性的证据吗？
然后根据这些问题的答案，只要数据看起来仍然干净、合理……就可以开始建模。
希望这有帮助吗？
回复：Dario Schiraldi：如何创建和解释回归模型？Dario，恕我直言，你问错了问题。你应该先回答：你想回答什么问题？（例如，哪些因素会影响需求预测？或者哪些因素会影响旅行延误？）你想深入了解哪些假设？（例如，由于供应商（例如航空公司）使用的动态定价模型，旅行票的购买时间（星期几、是否临近节假日……）会影响定价）。
了解情况，然后选择合适的工具来协助这项工作。请原谅我的比喻，但从回归开始你的调查就像：这是一把锤子，让我们看看我能用它敲出什么。
在不了解具体背景的情况下将回归应用于数据集是非常危险的。对过去进行建模的能力可能对预测未来毫无用处（例如，历史可能无法预测未来）。在应用回归方法之前，你需要了解数据源、数据类型、数据收集方式、测量误差等。
我同意 Victor 和 Pete 的建议。
