三次スプライン回帰<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />みなさん、こんにちは。
私はちょうど15ノットの3次スプライン回帰で2変量データセットを回帰するための解を探しています。誰かが私のために解決策を持っていればそれは素晴らしいことでしょう！
ご挨拶
再：3次スプライン回帰カテゴリカル変数の効果に対するカテゴリカル変数の緩和効果をテストすると、グラフビルダーのJMPで3次スプラインのオプションが利用できるようになります。あなたはそれを推測しました...同じくカテゴリカル変数。これは意味がありますか？それは可能ですか？
再：3次スプライン回帰こんにちは、あなたの答えをありがとう！まさにそのようなものですが、問題は、ラムダは私の3次スプラインのノット数を表すのでしょうか。
編集//わかりました今、あなたの提案はスムージングスプラインであることを読みました。平滑化スプラインはノットで計算されているのではなく、係数λを持つペナルティ関数を持っています。問題は、JMPにノットを使ってスプラインを計算できる関数が他にあるかどうかということです。
ところで、どうやってスプライン回帰の式を抽出し、単にウェイト値を入力するだけで「新しい」身長値を計算することができるのか、素晴らしい機能はありますか？
編集//解決策を見つけたと思います。結び目のあるスプライン効果は私にとっては問題ないはずですが、Analyze-> FitModel-> Attributesの下に隠れています。
式を抽出して新しい値を計算するには、赤い赤い三角形 - >列を保存 - >予測式をクリックしてください。
次のステップでは、同じ列に新しいx値を書き留めます。古いx値はすでに存在しています。予測値が新しい列に表示されます。
再：3次スプライン回帰このようなもの
二変量 （
Y （ ： 高さ ） 、
バツ （ ： 重量 ） 、
フィットスプライン （ 15年 、 { 線の色 （ { 208 、 64 、 86 } ）} ）
） ;
