n 番目の名目係数の VIF を計算するにはどうすればよいですか?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP が拡張推定値テーブルの名目係数をレポートする場合、すべての係数が表示されます。しかし展開された推定テーブルには、出力オプションとして VIF が含まれていません。ただし、パラメータ推定テーブルでは、n-1 個の名目係数の VIF のみがレポートされます。JMP の規則に従って、公称係数の合計がゼロになることを確認するだけで、残りの推定値を見つけることができます。n 番目の因子の VIF はどのように計算するのでしょうか?
Re: n 番目の名目係数の VIF を計算するにはどうすればよいですか?ビアンヴニュ、ジョー！ お役に立ててよかったです。 コーディングテーブルを保存できる機能は素晴らしいです。
Re: n 番目の名目係数の VIF を計算するにはどうすればよいですか?メルシーボークー、マリー！それでうまくいきます。
Re: n 番目の名目係数の VIF を計算するにはどうすればよいですか?あなたの関心は、JMP が名目変数コーディングに使用する指標変数の一部を回帰モデルの項として使用することを示唆しています。 どの用語が使用されるかをどのように決定するつもりなのかわかりません。Stepwise を使用する場合は、「モデルの作成」と「モデルの実行」によって有用な項が構築され、それらの項がモデルに組み込まれるため、通常の方法で VIF を取得できます。
例として、Sample Data フォルダーにある Hollywood Movies.jmp を取り上げます。 [分析] > [モデルの適合] に移動し、「Y」として World Gross を入力し、効果として [ジャンル] と [生産予算] を追加します。 パーソナリティを「ステップワイズ」に変更し、「実行」をクリックします。 「段階的回帰制御」アウトラインで、「実行」をクリックします。ジャンルのレベルから構成される 2 つのエフェクトが入力されます。 「モデルの実行」をクリックします。 これらのエフェクトのコーディングを示す列がデータ テーブルに追加され、パラメータ推定レポートでその VIF を取得できます。
n レベルの名目係数の n 番目のレベルの VIF を取得する方法を知りたいだけの場合は、値の順序付けを使用してそれを行うことができます。ただし、他のレベルの 1 つは分析から除外する必要があることに注意してください。これは、n 番目のレベルのコード化された項が他の n - 1 レベルの項の線形結合であるためです。
ジャンルを単一効果として使用したハリウッド映画の例をもう一度見てみましょう。 [分析] > [モデルの適合] に移動し、Y として World Gross を入力し、単一の公称モデル効果として ジャンルを入力します。 「強調」を「最小レポート」に変更し、「実行」をクリックします。 パラメータ推定レポートを開きます。 名目変数「ジャンル」を表す 7 つの (連続した) 指標変数が表示されます。 (ジャンルの 1 つのレベルであるアドベンチャーには、ワールド グロスが欠落しているため、分析には使用されないことに注意してください。) 欠落しているレベルはスリラーです。
ジャンル[スリラー]を含めるには、値の順序列プロパティをジャンルに適用します。値の順序付けのダイアログで、「Thriller」を選択し、リスト内で 1 行上に移動します。 次に、モデルの適合を再実行します。 ジャンル[スリラー]がパラメータ推定リストに表示され、そのVIFを取得できます。
Re: n 番目の名目係数の VIF を計算するにはどうすればよいですか?ご質問ありがとうございます、ジョー。VIF 計算では、名目変数のレベルに対して JMP のコーディングが使用されます。ご存知のとおり、予測子の VIF は 1/(1 - RSq) として定義されます。ここで、RSq は、他のすべての予測子に対するその予測子の回帰の RSquare 値です。 もう 1 つの有益な事実は、名義変数に対する JMP のコーディングを簡単に取得できることです。 これはモデルのフィットで実行できます。
例として、Sample Data フォルダーにある Hollywood Movies,jmp を見てみましょう。 [分析] > [モデルの適合] に移動し、Y として World Gross を入力し、単一の公称モデル効果として ジャンルを入力します。 「強調」を「最小レポート」に変更し、「実行」をクリックします。 パラメータ推定レポートを開きます。 ジャンルには 8 つのレベルがあり、Genre[] という形式の 7 つのモデル用語が表示されます。名目変数ジャンルを表す 7 つの (連続的な) 指標変数があります。
赤い三角ボタンのメニューから、[列の保存] > [コーディング テーブルの保存] を選択します。 ジャンル[] の 7 つの列は、エフェクトのコーディングを示します。 (このコーディングについてはドキュメントで説明されています。 [ヘルプ] > [書籍] > [線形モデルの近似] に移動し、「公称効果のコーディング」セクションを検索します。)
ここで、パラメータ推定値の表に戻ります。 テーブル内を右クリックし、[列] > [VIF] を選択します。 ジャンル[アクション]の VIF である 1.608246 を取得しましょう。
コーディングテーブルをアクティブにします。 [分析] > [モデルの適合] に移動します。ジャンル[アクション]を Y として入力し、残りの 6 つの ジャンル[] 変数を効果として入力します。「実行」をクリックします。 R2 乗値は 0.378205 です。 1/(1 - 0.378205) を計算すると、Genre[Action] の VIF 1.608246 が得られます。
Re: n 番目の名目係数の VIF を計算するにはどうすればよいですか?ちなみに、ダミー係数を (任意の組み合わせで) 使用してコーディングしても、JMP が名目係数に対して導出したものと同じ VIF は生成されません。JMP マニュアルを参照しましたが、JMP が公称係数の VIF を計算する方法についての明確な文書が見つかりませんでした。私の推測では、n-1 個の独立したダミー変数を使用し、他のすべてのモデル因子に対してそれぞれを回帰し、生成された r^2 から通常の方法で VIF を導出できると考えています。ただし、これによって JMP レポートと同じ VIF が生成されるわけではなく、生成するダミー要素の組み合わせが見つかりません。
