하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기안녕하세요!
하나의 X에 대해 모두 10개의 Y 측정값이 있습니다. 산점도에서 선형 회귀선을 사용하여 하나의 그래프에서 응답을 어떻게 비교합니까? Y는 세 배입니다. 데이터와 함께 엑셀 파일을 첨부했습니다.
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기이 스레드의 메서드 및 Matlab을 통해 일부 실제 데이터를 실행했습니다. 일치는 데이터의 유효 숫자 이상입니다. 정말 고마워. 이것은 훌륭하고 사용하기 쉽습니다.Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기모수 추정치는 해당 변수의 코딩이 수행되는 방식으로 인해 범주형 변수의 마지막 범주에 대한 모수 추정치를 표시하지 않습니다. 마지막 범주는 -1*(다른 모수 추정치의 합)입니다. 이 예에서는 50.9 + -11.9 = 39.0입니다(반올림 포함). 따라서 수학적으로 마지막 매개변수 추정치를 표시할 필요가 없습니다(실제로는 수학이 수행되는 방식 때문에 표시되지 않음).
어쨌든 이것이 JMP가 예측 방정식 옵션을 제공하는 이유입니다. Estimates > Expanded Estimates를 선택하는 빨간색 팝업 메뉴에서 사용할 수 있는 Expanded Parameter Estimates 표에서도 볼 수 있습니다.
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기매개변수 추정 테이블에는 폴리머[C]에 대한 절편 오프셋이 표시되지 않지만 예측 방정식은 실제로 -39.05458586임을 암시합니다. 왜 그러세요?
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기감사합니다.제안한 모델은 예제에 있는 모델이고 예제 하단에서 매개변수 추정치를 보았지만 세 번째 매개변수(예에서는 폴리머)가 데이터 세트에 레이블을 지정하지만 오프셋으로 사용되지 않는 출력에 익숙하기 때문에 이해가 되지 않았습니다.그래서 제 생각에는 당신이 말하는 것은 절편 추정에 각 중합체에 대한 추정을 더함으로써 제가 보던 명시적 절편을 얻게 된다는 것입니다. 따라서 중합체 A의 절편은 -122.84 + 50.94 = -71.90이고 중합체 C의 절편은 -122.84 + 0 = -122.84입니다.
운 좋게도 내 데이터로 이것을 빠르게 확인하고 그 결과를 Matlab의 결과와 비교할 수 있습니다.하나의 도구로 모든 작업을 수행하는 것이 훨씬 더 편리할 것입니다!도움말 예제에서 이를 설명하는 한두 문장은 많은 사용자에게 도움이 될 수 있습니다.다시 한번 감사드립니다.
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기당신이 정말로 하고 싶은 것은 이 플롯을 볼 수 있는 더 복잡한 모델을 만드는 것입니다. 설명을 위해 클렌징 데이터를 사용하겠습니다.
모델 적합을 선택합니다.
석탄 입자를 Y로 지정합니다.
pH 및 폴리머를 선택하고 추가를 클릭합니다.
실행을 클릭합니다.
처음 보는 그래프는 원하는 그림입니다.
선의 기울기는 Parameter Estimates에서 얻을 수 있지만 Response Coal 입자 옆의 빨간색 삼각형으로 이동하여 Estimates > Show prediction expression을 선택하면 더 쉽게 볼 수 있다고 생각합니다.
공통 기울기는 54.294입니다. 각 폴리머에 대한 추정치는 전체 절편에 적용해야 하는 조정입니다.
아, 그리고 이것은 하나의 모델이므로 세 가지 폴리머와 pH 모두에서 오류를 최소화합니다.
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기안녕 짐,
회귀에 대한 도움말의 정리 예제에서 JMP에서 어떻게 보이는지에 대한 이미지를 찾았습니다.각 데이터 세트의 적합선이 모두 동일한 기울기를 갖는 방법을 확인하십시오.하지만,
이 분석에서 선의 실제 방정식을 얻을 수 있는 방법을 찾을 수 없으며 선택한 기울기가 세 데이터 세트 모두에서 오류를 최소화한다고 명시적으로 말하지 않습니다.내가 가지고 있다면 이것은 도움이 될 것이고 얻기가 매우 쉽습니다.
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기안녕 짐,
실제로는 그래픽이 없으며 방정식만 있습니다.첫 번째 방법으로 예제를 실행하고 그래프를 얻으면 각 x,y 쌍 세트가 자체 LSQ 적합선을 얻습니다.대신 각 데이터 집합에 선을 맞추고 싶지만 선의 기울기는 동일합니다.이것이 물리적으로 의미가 있는 경우가 있습니다.기울기는 하나의 값만 있을 수 있는 모집단 표준 편차에 해당합니다.
결과 그래프는 x,y 쌍의 각 세트를 통과하는 적합선을 표시하지만 기울기는 동일합니다.이 제약 조건에서 오류를 최소화하는 하나의 LSQ 맞춤이 있습니다. (오차는 물론 각 선이 자체 최적 기울기를 갖도록 하는 것보다 큽니다.)
matlab에서는 각 세트에 대해 선형 방정식을 지정하지만 기울기 변수는 두 세트에서 동일합니다.4 자유도 대신 3개만 있습니다. 절편 1, 절편 2 및 기울기.그러나 데이터 테이블에서 Matlab으로 데이터를 가져오고 lsqcurvefit 함수로 처리할 수 있도록 형식을 다시 지정하는 것은 매우 지루한 작업입니다.
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기Matlab 그래픽의 모양을 붙여넣을 수 있습니까? 나는 그것이 어떻게 생겼는지 파악하는 데 어려움을 겪고 있습니다.Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기이것은 내가 필요로 하는 것에 가깝지만 x,y 쌍의 두 세트에 단일 기울기를 맞추고 싶습니다. 그것은 matlab에서 할 수 있습니다. JMP에서 어떻게 합니까?Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기- 1. 선택 파일 > 기본 설정 > 글꼴 .
- 방법에 따라 다릅니다.
- 이변량 : 각 그룹에 대한 방정식은 플롯 아래 별도의 보고서에 제공됩니다.
- 보다 돕다 > 서적 > 기본 분석 > 5장.
- 최소제곱 맞추기 : 이 모델은 더 복잡하므로 각 그룹에 대한 별도의 방정식이 없습니다. 대신 각 그룹에 대해 별도의 매개변수가 있습니다. Parameter Estimates 보고서에서 명확해야 하지만 응답 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 열 저장 > 예측 공식 .
- 보다 돕다 > 서적 > 선형 모델 피팅 > 3장.
- 그래프 빌더 : 선형 추세선에 대한 방정식은 열 목록 아래 왼쪽에 있는 속성에서 사용할 수 있습니다.
- 보다 돕다 > 서적 > 필수 그래프 작성 > 핏 라인 3장에서.
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기두 가지 방법 모두 매우 잘 작동했습니다. 두 가지 질문이 더 있는데,
1. Y축 및 X축 제목의 형식을 어떻게 지정합니까? 이름을 변경할 수 있지만 굵게 표시하거나 글꼴 크기를 늘릴 수는 없습니다. 내가 관리한 Y 및 X 축 스케일을 형성합니다.
2. 모델에 맞는 각 선의 방정식을 구할 수 있습니까? 어떻게 해야 하나요?
Re: 하나의 그래프에 다중 선형 회귀선 그리기10개의 회귀를 '비교'하는 데 사용하는 세 가지 방법이 있습니다. 10개의 Y 열이 모두 작동하려면 먼저 10개의 Y 열을 스택해야 합니다.(테이블 > 스택 선택) 누적 데이터 테이블에 다음 방법을 시도해 보십시오.
- 이변량: 분석 > X로 Y 맞추기를 선택합니다. Y 역할에 누적 측정 열을 입력하고 X 역할에 예측변수를 입력합니다. 확인을 클릭합니다. Bivariate 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 Group by를 선택합니다. 레이블 열을 선택하여 그룹을 식별하고 확인을 클릭합니다. 이제 빨간색 삼각형을 다시 클릭하고 적합선을 선택합니다.
- 최소 평방 적합: 분석 > 모형 적합을 선택합니다. Y 역할에 누적 측정 열을 입력합니다. 예측 변수 X 열과 레이블 열을 선택합니다. 매크로를 클릭하고 전체 요인을 선택합니다. 실행을 클릭합니다.
- 그래프 빌더: 그래프 > 그래프 빌더를 선택합니다. 누적 측정 열을 Y 드롭 영역으로 끌어오고 예측 변수 X 열을 X 영역으로 끕니다. 레이블 열을 오버레이 영역으로 드래그합니다. 매끄러운 요소를 제거하고 회귀 요소를 추가합니다(캔버스 위의 요소 버튼을 사용하거나 캔버스를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 메뉴 명령 사용).
