首先，因为有错误出现，求解没有完成，所以没有plot results命令。第二，不要根据错误信息里面提到的点来增加约束，而是要从整体的角度入手，看看还缺什么约束。第三，如果从整体角度出发觉得约束足够了但还出现这个错误信息，可以检查一下这些梁的连接点有没有脱离的可能。最后，如果第二第三都没问题的话，检查一下所用的单元类型，有的单元可能不抗弯和扭。
由于客舱号码可以够描述乘客居住位置,不同船舱距离甲板的距离不同,那么不同船舱的乘客能够登上甲板的顺序肯定不同,不考虑其他因素,这也会对他们能否有机会存活起到一定影响,所以虽然其缺失值占比达77.46%,这里暂时先保留该列,然后在训练模型的时候检测有无该列时对模型的影响,然后决定是否保留该各种**…** 其他字段...
例如,在客户等待时间的此点图中,数据的尖峰出现在大约 6 分钟处。数据大约散布在 3.5 分钟到 8.5 分钟之间。 调查此点图上任何奇怪的或不需要的特征。例如,客户等待时间的点图显示的散布宽度超出预期。经调查发现,是计算机软件更新导致了客户等待时间不稳定和延迟。 样本数量 (n) 样本数量可能会影响图形的外观。
使用链接函数查找以最佳方式与数据拟合的模型。使用拟合优度统计量和不同的链接函数比较各种拟合。使用某些链接函数可能是出于历史原因或因为其在规律方面有特殊意义。 Logit 链接函数的一个优势就是它可以提供模型中的每个预测变量的优势比的估计值。 响应信息 Minitab 显示了响应的以下信息: ...
如果交互作用效应显著,那么,不考虑交互作用效应就无法解释主效应。 步骤2:查找效应的证据 斜线表明可能存在由于 X 因子而产生的效应。线条之间的差异表明可能存在由于图例因子而产生的效应。请评估与您的研究目标相关的可能效应(或缺少效应)。 Y 目标 查找最小化 Y、最大化 Y 或最接近达到 Y 目标值的 X 变量...
解收敛并不一定能保证模型拟合最优或误差平方和 (SSE) 最小。局部 SSE 最小或预期函数不正确都会导致在错误参数值的条件下收敛。因此,至关重要的是,对参数值、拟合线图和残差图进行检查,确定模型是否拟合且参数值是否合理。 解释 在这些结果中,存在一个预测变量和七个参数估计值...
您可以使用拟合线图演示不同的偏差 R2值。第一张图演示的模型解释了响应变量中约 96% 的偏差。第二张图演示的模型解释了响应变量中约 60% 的偏差。模型解释的偏差越多,数据点坐落的位置越靠近曲线。从理论上讲,如果模型可以解释 100% 的偏差,则拟合值将始终...
如果不存在关系,则区间散点图中区间的颜色将随机分散。颜色模式表示可能存在关系。 在此示例中,研究团队希望确定克拉和颜色如何影响钻石价格。 Minitab 根据钻石的颜色对区间使用深蓝色到深红色。红色系越深,对应的颜色变量值越大。蓝色系越深,对应的颜色变量值越小。克拉数越大,价格越高。不过,对于克拉数相同的...
如果不存在关系,则区间散点图中区间的颜色将随机分散。颜色模式表示可能存在关系。 在此示例中,研究团队希望确定克拉和颜色如何影响钻石价格。 Minitab 根据钻石的颜色对区间使用深蓝色到深红色。红色系越深,对应的颜色变量值越大。蓝色系越深,对应的颜色变量值越小。克拉数越大,价格越高。不过,对于克拉数相同的...