범주형 X축 및 ANOVA 분석을 사용한 선형 회귀<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하십니까, 저는 JMP Pro를 처음 사용하는 초보자로서 몇 가지 질문이 있습니다.
1. X축이 범주형일 때 선형 회귀를 수행하는 방법을 찾는 데 문제가 있습니다. 저는 9개의 서로 다른 연령 등급(Y1, Y2, Y3, Y/M, M, O, S, O/ S1, O/S2), 3가지 조명 조건(SU, SH Mid, SH Low) 및 12가지 트리. 이 잎들은 엽두께, 엽면적, 엽수함량, 엽탄소함량 등 12가지의 물리화학적 특성을 가지고 있으며 나무별, 빛의 조건별로 정렬된 각 잎특성(Y축)의 경향을 찾고자 합니다. 나이(X축)를 떠납니다. "Analyze" 메뉴로 이동하여 트리 및 조명 조건으로 정렬된 "Fit Y by X" 회귀를 시도했지만 잎 특성에 대한 Oneway Analysis를 얻었고 이것으로 무엇을 해야할지 모르겠습니다.
2. 1 & 2-way ANOVAS 및 Tukey HSD 테스트를 수행해야 하지만 이에 대한 플랫폼을 찾을 수 없으며 HELP는 지금까지 그다지 도움이 되지 않았습니다.
나는 이전에 SPSS를 사용하여 통계를 작성했기 때문에 위에서 언급한 분석을 JMP Pro에서 수행하는 방법에 대해 약간 헤맸습니다.
도움을 주셔서 미리 감사드립니다.
세실리아
Re: 범주형 X축 및 ANOVA 분석을 사용한 선형 회귀원래 게시물에 추가로, 저는 현재 Fit 모델 플랫폼을 사용하여 샘플링된 각 잎 특성(예: 잎 두께, 잎 면적, 잎 수분 함량, 잎 탄소 함량 등)이 3가지 모델 효과에 따라 어떻게 달라지는지 확인하려고 합니다. :
1. 수종(12종)
2. 잎 나이(가장 어린 것부터 가장 오래된 것까지 9개 잎 나이: Y1, Y2, Y3, Y/M, M, O, S, O/S1, O/S2)
3. 다양한 조명 조건(SUn, SHade Mid, SHade Low)
'Cross' 옵션(interactions)을 사용하여 잎 수분 함량을 'Y'로 하고 lightCondition*leafAge를 모델 효과로 사용하여 분석을 실행해 보았습니다. 그러나 '모델에 효과가 없습니다'라는 창이 표시되고 이는 세 가지 다른 방식으로 불균형 샘플링 설계가 있다고 생각하지 않았다는 것을 깨달았습니다.
1. 모든 나무가 함께 모일 때와 개별 나무로 간주될 때 각 잎 나이에 따라 샘플 크기가 다릅니다.
2. 나무 사이의 잎 나이는 모두 다릅니다. 나무는 잎 나이가 1개만 있거나 최대 6개의 잎 나이가 있을 수 있으며 각 나무는 가능한 9개의 잎 나이의 다른 조합을 가질 수 있습니다.
3. 모든 나무에는 SU 잎이 있지만 4그루만 SH Mid가 있고 이 중 하나는 SH Low도 있습니다. 또한 캐노피 위치 SH Mid만 잎 나이가 O/S2입니다.
누군가이 문제를 해결하는 방법을 조언 해 줄 수 있습니까? 모델의 '개성'을 '표준 최소 제곱'에서 '일반화 선형 모델'로 변경해 보았습니다. '분포'는 '정상'으로, '연결 기능'은 '정체성'으로 설정했습니다(즉 변환 없음, 제 생각에 이것은 옳은?). 하지만 여전히 '모델에 효과가 없습니다'라는 메시지가 표시되고 기본적으로 문제는 누락된 데이터를 처리하는 방법에 있다고 생각합니다. 누락된 데이터가 있는 모든 위치에 'NA'를 입력하도록 JMP Pro에 지시하려면 어떻게 해야 합니까? '누락된 효과' 오류 메시지를 무시하고 어쨌든 분석을 실행한 결과 JMP Pro가 누락된 데이터를 '채우고 있는 것'으로 나타났습니다. 예를 들어, 결과에는 존재하지 않는 SUn 잎에 대한 잎 나이 O/S2가 포함되며(제 생각에는 '모델에 효과가 없습니다' 창의 소스라고 생각합니다) 결과를 보면 내부 알고리즘 가중치 및 균형 조정이 있는 것 같습니다. 이로 인해 엉망이 되고 있습니다. JMP Pro에서 이 누락된 데이터를 처리하는 방법에 대한 조언을 주시면 대단히 감사하겠습니다.
도움을 주셔서 미리 감사드립니다! 세실리아
Re: 범주형 X축 및 ANOVA 분석을 사용한 선형 회귀좀 더 일찍 답변을 드리지 못한 점 사과드립니다. 저는 박사 학위 논문을 작성하는 중이고 동시에 다른 분석 작업을 하고 있으며 한동안 다른 세트에 집중해야 했습니다. 모두의 도움이 되는 의견에 감사드립니다. 앞으로 몇 주 안에 이러한 회귀 및 ANOVA 분석으로 돌아가서 언급된 다양한 옵션을 시도할 것입니다.
다시 한번 감사드립니다, 세실리아
Re: 범주형 X축 및 ANOVA 분석을 사용한 선형 회귀종속 확률 변수와 하나 이상의 독립 변수 사이의 관계를 추정하는 맥락에서 선형 회귀는 연속 변수로 제한되지 않습니다. 회귀 분석에서 범주형 변수는 종종 값이 0 또는 1인 더미 변수라고 합니다. 통계 테스트 절차는 ANOVA와 동일하지만 매개변수화된 모델과 예측 예측 공식은 회귀 관점에서도 볼 수 있습니다. 실제로 JMP에서 분산 분석 보고서는 적합 모형 독립 변수가 범주형인지 여부에 관계없이 여러 "회귀 보고서" 중 하나로 분류됩니다.
적합 모형 단방향 및 양방향 분석 모두에 사용할 수 있습니다. 적합 모형 또한 예측 공식(예: 추정 매개변수가 있는 회귀 함수)을 보고 저장할 수 있으며 매개변수화를 위한 다양한 옵션이 있습니다(빨간색 삼각형 -> 추정... 아래에 있음). Tukey HSD는 각 독립 변수(JMP에서 "효과"라고 함) 위의 빨간색 삼각형에서 호출됩니다.
Re: 범주형 X축 및 ANOVA 분석을 사용한 선형 회귀
Byron wrote:
Try using the Fit Model Platform (its under the Analyze menu, below the Fit Y by X platform you've already found)
This platform will perform a multiple linear regression
원본 포스터에서 범주형 X가 있다고 말한 경우 "다중 선형 회귀"라고 부르지 않습니다. 그래서 나는 당신이 제시하는 예가 맞는지 확신하지 못합니다.
Re: 범주형 X축 및 ANOVA 분석을 사용한 선형 회귀Fit Model Platform을 사용해 보십시오(Analyze 메뉴 아래, 이미 찾은 Fit Y by X 플랫폼 아래에 있음).
이 플랫폼은 다중 선형 회귀를 수행합니다.
여러 개의 X가 있는 것처럼 보입니다. 이것들은 Construct Model Effects 상자로 들어가고 Y는 Y 상자로 들어갑니다(여러 Y는 괜찮습니다).
설정하는 방법에 대한 간단한 설명입니다.
http://jmp.com/academic/pdf/learning/05_multiple_linear_regression.pdf
여기에 다른 많은 빠른 가이드가 있습니다.
JMP | 학습 라이브러리
Re: 범주형 X축 및 ANOVA 분석을 사용한 선형 회귀실제로 ANOVA라는 의미를 제외하고는 범주형 X의 선형 회귀와 같은 것은 없습니다.
JMP의 일원 분산 분석은 Fit Y by X입니다.
JMP의 양방향 ANOVA는 모형 적합
