Cara comunità JMP,
Ho provato a cercare post simili ma finora nessuno risponde alla mia domanda.
Ho allegato qui anche dei dati fittizi.
Sto effettuando data mining per profilare e quantificare l'effetto dei fattori rispetto alle risposte.
Per dirla in parole semplici, ho 2 fattori (categorici con 2 livelli) e 1 risposta (perdita di rendimento) che è una percentuale.
Registriamo ogni giorno la perdita di rendimento in base ai 2 fattori che stiamo utilizzando quel giorno.
Ogni giorno la quantità che produciamo è diversa.
La tecnica di modellazione che utilizzo è la partizione.
La partizione calcola direttamente la percentuale media come mostrato nell'output sottostante.
Poiché ogni giorno la quantità che produciamo è diversa, non è corretto affermare che Partition calcoli semplicemente la media della perdita di resa%.
La mia domanda è:
1. Come si calcola la percentuale media ponderata in questo caso usando Partition? Vedo un'opzione nella piattaforma Partition per "Peso", ma non so come utilizzarla.
2. Esiste una funzionalità in Partition che ci consente di usare la mediana invece della media? (dato che la distribuzione delle perdite di rendimento è generalmente asimmetrica).
Grazie per il tuo consiglio,
Zappy
Ciao @Zappy ,
Potresti aggiungere una colonna con il numero di batch/quantità al giorno e utilizzare queste informazioni come informazioni sulla frequenza quando avvii la piattaforma Partition: https://www.jmp.com/support/help/it/18.2/#page/jmp/launch-the-partition-platform.shtml#ww1276002
L'albero decisionale non crea suddivisioni direttamente in base ai valori medi; per maggiori informazioni, consultare https://www.jmp.com/support/help/it/18.2/#page/jmp/statistical-details-for-the-splitting-criterion.shtml#ww1277127 . Ritengo quindi che si possano comunque ottenere informazioni preziose utilizzando direttamente la piattaforma.
In caso contrario, potresti provare a trasformare i tuoi dati, magari suddividendo prima i dati grezzi in classi di valori o trasformandoli in formato logaritmico (se la distribuzione è approssimativamente log-normale), prima di partizionarli con Decision Tree?
Spero che questa risposta ti sia d'aiuto,
