MARS®

Multivariate Adaptive Regression Splines - Splines de régression adaptables multivariées

Le moteur de modélisation MARS® est idéal pour les utilisateurs qui préfèrent que leurs résultats se présentent comme dans une régression traditionnelle tout en mettant en évidence les interactions et les non-linéarités essentielles.

La méthode de modélisation de régression appliquée dans MARS permet de déceler efficacement les schémas récurrents et les relations importantes qui sont difficiles, voire impossibles, à repérer avec d'autres méthodes de régression. Le moteur de modélisation MARS construit ses modèles par l'assemblage d'une série de lignes droites, dont chacune peut avoir sa propre inclinaison. Grâce à cela, le moteur de modélisation MARS est en mesure de représenter n'importe quel schéma détecté dans les données.

Illustration MARS

Régression et classification haute qualité

Le modèle utilisé par MARS est conçu pour prévoir des résultats numériques, tels que la facture de téléphone mobile mensuelle moyenne d'un client ou le montant qu'un consommateur est censé dépenser lors d'une visite d'un site Web. Le moteur MARS est également capable de produire des modèles de classification de haute qualité pour des résultats binaires de type oui/non. Le moteur MARS peut effectuer des tâches de sélection de variables, de transformation de variables, de détection d'interactions et d'auto-évaluation automatiquement et avec une grande rapidité.

Résultats hautes performances

Le moteur MARS a produit des résultats de la plus haute qualité dans des domaines aussi divers que la prévision de la demande pour les entreprises productrices d'électricité, la détermination du lien entre la satisfaction client et les spécifications techniques de produits, ou encore la modélisation de données de présence/absence dans des systèmes d'information géographiques (SIG).

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Méthodes avancées supplémentaires

Que vous débutiez ou que vous cherchiez à perfectionner votre analyse prédictive, les moteurs de modélisation de Minitab sont faits pour vous.

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