Elastic Net und Lasso: Lassen Sie in unübersichtlichen Situationen Software statistische Modelle finden.

Viele Entwicklungen haben dazu geführt, dass immer häufiger Datensätze analysiert werden müssen, die nicht gut strukturiert sind. Oft steht man vor der Aufgabe, aus vielen Variablen diejenigen herauszufinden, die für die Anpassung eines Modells überhaupt benötigt werden. Korrelationen zwischen den Faktoren erschweren die Modellbildung zusätzlich. Außerdem ist nicht selten die Zahl der Variablen größer als die Zahl der Beobachtungen. In diesen Situationen sind Elastic Net und Lasso effiziente Verfahren, um Modelle zu bilden und zu vergleichen. Beispielanwendungen mit JMP Pro zeigen die Einsatzbereiche und Effizienz dieser Verfahren.