R2を改善し、皆さんこんにちは
JMP で生成されたモデルから得られる R2 と調整済み R2 の低さに困っています。すべての読み取りに多くの複製がありますが、R2 はまだ低いです (0.17)。推奨された λ に基づいて Box-Cox 変換を実行しましたが、R2 はまだ非常に低いです。R2 を改善する方法について助言をいただけますか? また、R2 が低いということはどういう意味ですか?
本当に行き詰まっていて、どの要因が結果に大きな影響を与えているかについての統計結果を信頼できません。
実験計画法Re: R2の改善こんにちは@NourNashed 、
データの品質によって異なります。RSqが低いということは、結局のところ、次の3つのいずれかを意味しています。a) データの品質が非常に低く、ノイズが多すぎる、b) 関係性に傾向がない、c) 適用しているモデルの種類がデータに適していない。データ（およびデータセット）に関する詳細情報を提供していただければ助かりますが、一般的なガイドラインを以下に示します。
- 反復実験についてですが、反復実験ごとに反応はどの程度変化するのでしょうか？ 反応が大きく異なる場合（標準偏差が高い場合）、統計的な観点から各反復実験間の違いを判断することが難しくなります。
- 残差はどのようになっていますか？行間の値にパターンはありますか？ランダムに分布していますか？
- モデルにはどのような項が含まれていますか？パラメータ（例えば攪拌量）の単独効果だけでなく、相互作用（攪拌と温度の関係）や曲率（攪拌によって応答が2次または3次で変化するかどうか）も考慮できます。これらの項をすべて適用し、その後ステップワイズ選択法や一般化回帰法などでフィルタリングすることで、「包括的な」アプローチを取ることができます。
まだ学習していない場合は、 STIPS コースのいくつかのモジュール、特に「相関と回帰」モジュールを確認することを検討してください。
ありがとう、
ベン
Re: R2の改善ありがとう、ベン
つまり、基本的に、私のデータは非常に散在しており、従うべきパターンはありません。大きな変動があり、それが私のプロセスと、なぜこれらすべての変動が起こるのかを理解する必要がある理由です。
分布については、正規分布していると想定しています。以下の正規分布の図を確認してください。
速度と時間の完全要因を含めました。
記載されたリンクを確認して、後ほどご連絡いたします。
ありがとう
ヌール
