解釋擬合模型中參數估計的截距和斜率我正在研究擬合模型中的二次函數。 我的問題是如何解釋參數估計值？ 特別是用於繪製該方程式並解釋估計值（即其他研究或地點）未表示的值。 下面的螢幕截圖顯示了模型和模型的輸出。 需要注意的是，在影像中沒有看到多項式未居中，研究包含 2 個研究，位置包含 2 個位置，日效應是連續的，標準化協變量是試驗開始前的基線，反應數據已標準化為對照平方作為基於Box Cox 測試建議的變換。
感謝您的協助。
回覆：解釋擬合模型中參數估計的截距和斜率我認為之前的建議是保存預測公式（點擊紅色三角形並選擇儲存列>預測公式）會給你你想要的。 您可以打開公式編輯器並複製公式，然後將其貼上到其他位置（例如 Excel），並進行少量編輯（例如刪除冒號前綴），它應該按原樣工作。
注意：某些模型使用其他軟體中不存在的特殊 JMP 功能。
回覆：解釋擬合模型中參數估計的截距和斜率我一直在深入研究 JMP，並將模型中的預測值保存到資料表中，以便為我提供所需的值嗎？
回覆：解釋擬合模型中參數估計的截距和斜率你好@亞歷克1293 ,
將預測公式儲存到資料表有助於了解如何進行這些參數估計並在其他地方重新建立相同的預測。
要準確描述參數的意思有點困難。一般而言，JMP 會對模型進行參數化，以便截距為總平均值，所有其他模型效應都是總平均值的有效調整。正如您通常期望的那樣，連續因子主效應的參數估計是斜率項。
分類主效果參數是各個分類因子水準與總平均值的平均差。例如，如果您有 3 級分類因子 X，則等級為 L1、L2 和 L3；那麼您可能會看到參數估計值 X[L1] 和 X[L2]（L3 編碼為 [-1 -1]）。如果截距 = 100、X[L1] = -3 且 X[L2] = 5，則 X[L1] 的預測值（所有其他因子水準的平均值）為 97。X[L2] 的預測值為 105。X[L3] 的預測值 = 100 - (-3) - (+5) = 98。
高階效應可以解釋為低階效應的調整。例如，X1*X2 交互作用可以解釋為對於給定 X2 值對 X1 斜率的調整，或者等效地，對於給定 X1 值對 X2 斜率的調整。
您可以在說明選單中的書籍中找到有關 JMP 如何參數化線性模型的更多詳細資訊。
回覆：解釋擬合模型中參數估計的截距和斜率
@馬克貝利寫道：
您是否使用過預測刻畫器？ 您可以透過點擊頂部的紅色三角形並選擇在擬合視窗中存取它因素分析>分析器。 它有許多功能可以幫助解釋模型。 請參閱協助以獲取更多資訊。
是的，我之前見過並使用過預測分析器，它的資訊非常豐富。 我更感興趣的是能夠根據參數估計計算不同的截距/斜率。舉例來說，我想在 JMP 介面之外繪製這些資料的圖表，並且需要繪製點。
回覆：解釋擬合模型中參數估計的截距和斜率您是否使用過預測刻畫器？ 您可以透過點擊頂部的紅色三角形並選擇在擬合視窗中存取它因素分析>分析器。 它有許多功能可以幫助解釋模型。 請參閱協助以獲取更多資訊。
