JMP 11 功能探新_评估变量重要性

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JMP 11 功能探新_评估变量重要性

       刻画器提供众多高交互性的响应曲面截面视图。如果您的模型仅有为数不多的效应，那么可以轻松找到关键驱动因子。但是，对于较大的模型而言，通过目测寻找重要效应就会变得十分麻烦。

       需要有效评估模型中变异重要性的原因有很多：为更好地查看和了解建模对象中最重要的输入数据，为了解某个因子的变化如何影响结果，或为确定哪些因子或因子组合受到影响后会造成较好的结果。现在，只需单击任意刻画器中的“评估变量重要性”( Assess Variable Importance) 例行程序，即可使用 JMP 进行上述评估。不同建模方式评估拟合优度的方法不尽相同，而该工具则提供一种通用方法，允许跨多种建模方式评估变量重要性。

       可从如下几种输入变量的抽样方法中选择一种来评估变量重要性：

• 独立统一输入 – 一种随机覆盖整个输入变量范围的简单点图。
• 独立重新抽样输入 – 一种假定输入变量相互独立的自助法抽样。
• 关联重新抽样输入 – 一种在画行时考虑输入变量间相关性的自助法抽样。
  

  您可以根据主要效应和总体效应的重要性轻松评估变量的重要性并组织刻画器。

       汇总报告使您可以进行敏感度分析，并显示各列的主要效应和总体效应重要性。通过变量重要性报告，您可以按照主要效应或总体效应重要性对刻画器轻松排序，或按照效应重要性为刻画器添加颜色。这在模型拥有众多预测变量时可大幅节省时间，使您可以分离出驱动响应的少数重要因子。您还可以使用该方法选择变量、利用驱动因子拟合其他较为简单的模型。