JMP 14.2 联机文档
发现 JMP
使用 JMP
基本分析
基本绘图
刻画器指南
实验设计指南
拟合线性模型
预测和专业建模
多元方法
质量和过程方法
可靠性和生存方法
消费者研究
Scripting Guide
JSL Syntax Reference
该帮助的版本不再更新,请参见
https://www.jmp.com/support/help/zh-cn/15.2
获取最新的版本.
预测和专业建模
•
模型比较
• “模型比较”平台选项
上一个
•
下一个
“模型比较”平台选项
连续和分类响应
模型平均
生成一个新列,包含预测值(针对连续响应)或预测概率(针对分类响应)的算术均值。
连续响应
标绘“预测值-实际值”图
显示“预测值-实际值”散点图。不同模型的图叠加在一起。
标绘“行号-残差”图
显示“行号-残差”图。不同模型的图叠加在一起。
刻画器
根据数据中的预测公式列为每个响应显示一个刻画器。刻画器中每行分别显示一个用于比较的模型。
分类响应
ROC 曲线
显示针对响应变量的每个水平的 ROC 曲线。不同模型的曲线叠加在一起。
AUC 比较
提供每个模型的 ROC 曲线下面积 (AUC) 的比较。曲线下面积是拟合优度的指标,其中 1 表示完美拟合。
该报表包含以下信息:
‒
每个 AUC 的标准误差和置信区间
‒
每对 AUC 之间的差值的标准误差、置信区间和假设检验
‒
检验所有 AUC 是否相等的总体假设检验
提升曲线
显示针对响应变量的每个水平的提升曲线。不同模型的曲线叠加在一起。
累积增益曲线
显示针对响应变量的每个水平的累积增益曲线。累积增益曲线是显示模型标识的响应水平比例与所有响应比例的图。完美模型的累积增益曲线的响应水平总比例为 1.0。不同模型的曲线叠加在一起。
混淆矩阵
显示每个模型的混淆矩阵。混淆矩阵是实际响应和预测响应的双向分类。显示计数和比率混淆矩阵。该平台会为“分组”变量的每个水平分别生成混淆矩阵。
若响应具有“收益矩阵”列属性,则混淆矩阵右侧会显示“决策计数-实际值”矩阵和“决策率-实际值”矩阵。有关这些矩阵的详细信息,请参见
“分割模型”一章中第 88 页的
“分割的其他示例”
。
刻画器
根据数据中的预测公式列为每个响应显示一个刻画器。刻画器中每行分别显示一个用于比较的模型。
Related Information
•
“分割模型”一章中第 83 页的
“ROC 曲线”
•
“分割模型”一章中第 84 页的
“提升曲线”