フィットモデルプラットフォームで予測プロットによる実際のp値をどのように計算するかを知っている人はいますか?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは
Fit Model プラットフォームを使用して線形回帰を実行した後、JMP は、実際と予測のプロットの下部に P 値 (P として)、RSq、および RMSE を表示します。 P値の計算方法とその意味を理解したいと思います。
私がこれを尋ねる理由は、単純な Y =aX+b の場合、p 値は X の p 値と同じであるためです。しかしさらに多くの X がある場合 (例、Y = aX1+ bX2 + c)、p 値は別のものになります。 重回帰状況における予測プロットによる実際の p 値の意味と計算を知りたいです。 コメントは大歓迎です。
ありがとう。
W・キム
Re: フィットモデルプラットフォームで予測プロットによる実際のp値をどのように計算するか知っている人はいますか?こんにちは、
混合モデルの場合、実際と予測のプロットで与えられる全体的な p 値が JMP によってどのように計算されるかについて、情報を提供していただけないでしょうか。
最高、
ティナ
Re: フィットモデルプラットフォームで予測プロットによる実際のp値をどのように計算するか知っている人はいますか?また、まさにこの種の問題について議論する JMP トレーニング コース「分散分析と回帰」も参照してください。
デイブ
Re: フィットモデルプラットフォームで予測プロットによる実際のp値をどのように計算するか知っている人はいますか?分かりやすくご回答いただきまして誠にありがとうございます。 ご指摘の通り、参考資料を調べてみます。 ありがとうございました。
Re: フィットモデルプラットフォームで予測プロットによる実際のp値をどのように計算するか知っている人はいますか?W・キム
観測値と予測値のプロットの下にある p 値は、分散分析レポート全体からの p 値です。 このレポートは、モデル全体の重要性を判断するための全体的なテストです。 たとえば、モデルが Y=B0 + B1*X1 + B2*X2 の場合、ANOVA 全体の帰無仮説は Ho: B1=B2=0 になります。 したがって、これは、提案されたモデルが全体の平均よりも応答の分散をうまく説明できるかどうかをテストしていることになります。
p 値の計算は、この短い応答で説明するのがさらに困難ですが、帰無仮説のもとで、関連する観察された F 統計量が得られる確率です。 p 値を計算するには、観測された F 統計量の右側に適切な自由度を持つ F 分布の下の領域を見つけます。 したがって、p 値が低い場合、私たちが持っているデータを観察できる可能性はほとんどありません。 これは、帰無仮説が真実である可能性が低いことを意味します。
より具体的な詳細については、回帰に関する書籍を参照してください。
これがお役に立てば幸いです。
ダン
