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- 请教可用以分析“多因素、少数据点”的方法?
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c*********r
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1
我手头上有个dataset:
因素: 30
数据点: 41
Output: 1
这个数据集里,因素与Output之间既有线性关系,也有非线性关系。因素之间也有交互
关系(interactions),自然对Output也有影响。我现在想做的是,什么分析方法可以找
出那些significant variables?
我现在用的分析软件是JMP,数据分析那栏内有个“Fit Model”的,似乎可用来分析这
类数据。可是,用这个方法的话,在分析前就必需得给出”Construct Model Effects
”。如果事先不知dataset是如何设计的,就很难给出那些具有交互关系的因素。可是
,因素这么多,数据点又很少,就很难一个个地去试了。
请问大家有什么比较好的分析方式可以处理这类问题呢?我所知道的,还有个decision
tree analysis (or partition)的,似乎也可以。可惜,在给significant variables
排序时,不好用。
谢谢!
d*******o
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