多重直交回帰

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次のような実際の予測予測プロットを持つ重線形回帰近似があります。

予測プロットによる実績

標準的な回帰からの偏りがあるように見えるので、私はそれを使ってより良い適合を得るために何ができるか。JMPまたはSASにおける正の多重直交回帰には向いていませんか。これに対処するために私が使用できるJMPの他のテクニックはありますか？モデルは主な効果にすぎません。

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こんにちは。

最初にお勧めすることは、Analyze> Modelingの下でパーティション分析を行うことです。  元の分析の場合と同じ応答と要素を使用してください。  モデルダイアログで検証部分を選択して、少なくとも20％の検証セットを使用してください。  検証列を作成して分析に追加することもできます。  まず最初に物事。  設定が終わったら[OK]を選択してください。そうすると分析ページが表示されます。  モデル構築部分はまだ実行されていません。  Goを選択する必要があります。  Goが表示されない場合は、検証セットを選択していません。  [移動]が表示されない場合は、[分割]を選択し、それ以上移動できなくなるまで[分割]を選択し続けます。分割をクリックしても分割は行われません。  一番上の赤いホットスポットに移動して、列の貢献度を選択し、どの変数がモデルにとって最も重要かを確認します。  JMP Proに同じ分析をさせてもらいますが、今回はBootstrap Forestを行います。  重要な変数に違いがあるかもしれません。 

この時点からFit Modelに戻り、最も重要な変数を使用してMain Effectsのみのモデルを構築してから、Interactionsを含めてモデルを構築します。  重要な相互作用があるなら、あなたはそれらをここで見るでしょう。  繰り返しますが、JMP Proをお持ちの場合は、右上の標準最小二乗法の下にある一般化回帰プラットフォームを使用してください。これはあなたの主な効果と相互作用のすべてを含めて試すのに適した可変的な縮小テクニックです。 

JMPの[解析]> [YによるXの近似]の下に単変量直交近似があります。  そこにSASが何を提供しなければならないのかわからない。

お役に立てれば、

ビル