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影响多元拟合分析MVstats的几项关键因素

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发表于 2022-5-18 14:26:44 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 TYYao 于 2022-5-18 14:45 编辑

数据质量:糟糕的数据质量可能会阻止MVstats寻找到最优拟合关系,通过直方图和交叉图,修正不良数据点。
数据离群值:离群变量值可能导致有偏转的结果。使用数据离群值分析以识别并移除任何异常点。
冗余变量:冗余数据可能会迫使MVstats一些意外的结果,使用多重共线性分析去除任何冗余输入,以便每个变量都是唯一的。
不可控变量:MVstats可能会统计上相关度不强的响应变量,删除低敏感性或负敏感性的变量。

出现高值平台

出现高值平台

明确的上限截断值

明确的上限截断值


      一个好的MVstats预测模型往往包含最少预测变量的,越简单越好,同时模型与实际数据的相关性最大化,变量往往是最广泛相关的,然而,实际数据结果异常,它表明模型中存在缺陷或特定的功能关系约束。例如中间区间出现平台为特征的拟合函数可以表示需要增加额外变量的不完整模型。同时,在拟合函数的前边或后缘出现平台可能表明潜在的衰减点(左图),预测模型出现明确的上限平台值(图右)可能由于给定预测变量的函数关系所施加的行为约束太强,可考虑使用高阶函数来修正,修改后的预测模型结果更为合理。

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