重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするやあ！
すべて 1 つの X に対して 10 個の Y 測定値があるのですが、(散布図上の) 線形回帰直線を使用して 1 つのグラフ上の応答を比較するにはどうすればよいですか? Y は 3 つあります。 データを記載したExcelファイルを添付させていただきました。
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするMatlab とこのスレッドのメソッドを通じて実際のデータを実行しました。 一致するのはデータ内の有効数字を超えることです。 本当にありがとう。 これは優秀でとても使いやすいです。Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするパラメータ推定値には、カテゴリ変数のコーディング方法が原因で、カテゴリ変数の最後のカテゴリのパラメータ推定値は表示されません。 最後のカテゴリは -1*(他のパラメーター推定値の合計) です。 この例では、50.9 + -11.9 = 39.0 (もちろん四捨五入あり)。 したがって、数学的には、最後のパラメータ推定値を表示する必要はありません (実際には、数学の実行方法により表示されません)。
いずれにせよ、これが JMP が予測式オプションを提供する理由です。 これは、赤いポップアップ メニューから [推定] > [拡張推定] を選択して利用できる、[拡張パラメータ推定] テーブルでも確認できます。
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするパラメーター推定テーブルにはポリマー[C] の切片オフセットが示されていませんが、予測式は実際には -39.05458586 であることを示唆しています。 それはなぜですか?
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするありがとう。あなたが提案したモデルは例のものであり、例の下部にパラメーター推定値を見ましたが、3番目のパラメーター（例ではポリマー）がデータセットにラベルを付けるがオフセットとして使用されない出力に慣れているため、意味がわかりませんでした。つまり、あなたが言いたいのは、各ポリマーの推定値を切片推定値に追加することで、見慣れた明示的な切片が得られるということだと思います。 したがって、ポリマー A の切片は -122.84 + 50.94 = -71.90 であり、ポリマー C の切片は -122.84 + 0 = -122.84 です。
幸いなことに、これを自分のデータですぐに確認し、その結果を Matlab の結果と比較できます。すべてを 1 つのツールで実行できるようになると、非常に便利になります。ヘルプの例でこれを説明する 1 ～ 2 文は、多くのユーザーに役立つ可能性があります。再度、感謝します。
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットする本当にやりたいことは、このプロットを表示できるようにするより複雑なモデルを作成することだと思います。 クレンジング データを使用して説明します。
「モデルに適合」を選択します。
Y として石炭粒子を指定します。
「pH」と「ポリマー」を選択し、「追加」をクリックします。
「実行」をクリックします。
最初に表示されるグラフが、必要な画像です。
線の傾きについては、パラメーター推定から取得できますが、応答石炭粒子の横の赤い三角形に移動し、推定 > 予測式の表示を選択するとわかりやすいと思います。
一般的な傾きは 54.294 です。 各ポリマーの推定値は、全体の切片に対して行う必要がある調整です。
ああ、これは 1 つのモデルなので、3 つのポリマーすべてと pH にわたる誤差が最小限に抑えられます。
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするこんにちは、ジムさん
回帰に関するヘルプのクレンジングの例で、JMP でどのようになるかのイメージを見つけました。各データセットの近似線がすべて同じ傾きを持っていることを確認してください。しかし、
この分析から実際の直線の方程式を取得する方法は見つかりません。また、選択した傾きが 3 つのデータ セットすべてで誤差を最小限に抑えるとは明示的に示されていません。それがあればこれが役に立ちますし、入手は非常に簡単です。
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするこんにちは、ジムさん
実際にはグラフィックはなく、単なる方程式です。最初の方法で例を実行してグラフを取得すると、x、y ペアの各セットが独自の LSQ フィット ラインを取得します。代わりに、各データセットに直線を当てはめたいのですが、その直線の傾きは同じです。これが物理的に意味がある場合もあります。傾きは母集団の標準偏差に対応し、その値は 1 つだけです。
結果のグラフには、x、y ペアの各セットを通る近似線が表示されますが、傾きは同一です。この制約が与えられた場合、誤差を最小限に抑える LSQ フィットが 1 つあります。 (もちろん、各ラインに独自の最適な傾きを持たせるよりも誤差は大きくなります。)
Matlab では、各セットに線形方程式を指定しますが、傾き変数は両方のセットで同じです。自由度は 4 つではなく、3 つだけです。切片 1、切片 2、および傾きです。しかし、データテーブルからデータを取得して Matlab に取り込み、関数 lsqcurvefit で処理できるように再フォーマットするのは非常に面倒です。
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするMatlab グラフィックがどのようなものかを貼り付けていただけますか? それがどのようなものかを把握するのに苦労しています。Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするこれは私が必要とするものに近いですが、2 セットの x、y ペアに 1 つの傾きを当てはめたいと考えています。 それはMATLABで行うことができます。 JMP ではどうすればよいですか?Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットする- 1. 選択しますファイル>環境設定>フォント。
- それはあなたの方法次第です。
- 二変量: 各グループの方程式は、プロットの下の個別のレポートに示されます。
- 見るヘルプ>本>基本的な分析>第5章。
- 最小二乗法によるフィット: このモデルはより複雑であるため、グループごとに個別の方程式はありません。 代わりに、グループごとに個別のパラメーターがあります。 これはパラメータ推定レポートからも明らかですが、応答の横にある赤い三角形をクリックして選択すると、列の式でも確認できます。列の保存>予測式。
- 見るヘルプ>本>線形モデルのフィッティング>第3章。
- グラフビルダー: 直線トレンド ラインの方程式は、列のリストの下の左側にあるプロパティで利用できます。
- 見るヘルプ>本>必須のグラフ作成>適合線第3章で。
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットするどちらの方法も非常にうまく機能しました、ありがとうございます。 あと2つ質問があるのですが、
1. Y 軸と X 軸のタイトルを書式設定するにはどうすればよいですか。名前を変更することはできましたが、太字にしたり、フォント サイズを大きくしたりすることはできません。 Y軸とX軸のスケールを作成しました。
2. モデルに当てはめられた各直線の方程式を取得することは可能ですか? それ、どうやったら出来るの？
Re: 重回帰直線を 1 つのグラフにプロットする10 個の回帰を「比較」するには 3 つの方法があります。 10 個の Y 列をすべて機能させるには、まず 10 個の Y 列をスタックする必要があります。([テーブル] > [スタック] を選択します) スタック データ テーブルで次の方法を試してください。
- 二変量: [分析] > [Y を X に合わせる] を選択します。 Y ロールに積み上げ測定値の列を入力し、X ロールに予測変数を入力します。 「OK」をクリックします。 [二変量] の上部にある赤い三角形をクリックし、[グループ化] を選択します。 グループを識別するラベル列を選択し、「OK」をクリックします。 次に、赤い三角形を再度クリックし、[Fit Line] を選択します。
- 最小二乗法フィット: [分析] > [モデルのフィット] を選択します。 Y ロールに積み上げ測定値の列を入力します。 予測子 X 列とラベル列を選択します。 「マクロ」をクリックし、「完全階乗」を選択します。 「実行」をクリックします。
- グラフ ビルダー: [グラフ] > [グラフ ビルダー] を選択します。 積み上げられた測定値の列を Y ドロップ ゾーンにドラッグし、予測子の X 列を X ゾーンにドラッグします。 ラベル列をオーバーレイ ゾーンにドラッグします。 スムーズ要素を削除し、回帰要素を追加します (キャンバス上の要素ボタンを使用するか、キャンバスを右クリックしてメニュー コマンドを使用します)。
