最適な多項式の形式私は解決策を見つけることができないかなり基本的な質問があります....
以下に示すように多項式フィットを実行すると...
以下のような典型的な形式で結果の多項式を取得する方法はありますか?
y = c0 + c1*x + c2*x^2
JMP の既定の形式で適合結果を表示するには、確かに賢明な理由があると思います...その理由を教えてください。
THX、
ロリー
Re: 最適な多項式の形式ありがとう！Re: 最適な多項式の形式回帰変数をセンタリングする方法は、回帰分析に関するほぼすべての教科書で取り上げられ、推奨されています。 多くのソフトウェアはこのオプションを提供していないか、提供している場合でもデフォルトではありません。 JMP は、線形モデルに高次の項がある場合、何年も前にこれをデフォルトにすることを決定しました。 すべての項が一次である場合、違いはありません。
これは、共線性を含む回帰問題について特によく引用されるソースです。
Belsley, D.A., Kuh, E. および Welsch, R. E. （1980）。 回帰診断: 影響力のあるデータと共線性の原因の特定. ニューヨーク：ジョン・ワイリー＆サンズ。
Re: 最適な多項式の形式ハイマーク、
ご説明ありがとうございます。 高次項のセンタリングの実践を正当化するために使用できる参照 (紙、本など) はありますか? あなたの推薦を楽しみにしています。
クレア
Re: 最適な多項式の形式
高次の項がモデルに追加されると、JMP は変数を自動的にセンタリングします。 このプラクティスは、予測子間の共線性を減らし、分散の膨張を減らすために推奨されます。 (それ以外の場合、x^2 は x と高度に同一線上にあります。)
必要なフォームを取得するには、次の 2 つの方法があります。
- 非中心変数を使用したフィット: の横にある赤い三角形をクリックします。二変量フィットそして選択フィットスペシャル. 変数を中央に配置するオプションは、下部にあります。 ここで、適合させる 2 次多項式モデルを選択することもできます。
- 後でモデルを変換する: 方程式を予測式として保存します。 数式を開き、赤い三角形をクリックして選択します簡略化する.
これらの方法のいずれかが満足のいくものであることを願っています。
