Können Sie in JMP Pro 14 eine Regression mit reduzierter Hauptachse (RMA) durchführen? Ich habe versucht, es herauszufinden. Ist es eines der orthogonalen Regressionsmodelle?
Vielen Dank!
Im Grunde verwende ich "Fit Y by X", klicke auf "Fit Ornthogonal" und dann auf "Univariate Variances, Prin Comp", um eine Regression der reduzierten Hauptachsen zu erzielen.
Dieser Link beschreibt verschiedene Arten der Regression mit zwei Variablen. Ich fand es nützlich.
https://www.unc.edu/courses/2007spring/biol/145/001/docs/lectures/Nov5.html
RMA wird in verschiedenen Anwendungen verwendet, jedoch abhängig von der Anwendung, die es darstellen kann Major Axi reduziert s oder Fernwirkende Hauptachse . Beachten Sie, dass " Bei der SMA-Regression (SMA = Standard Major Axis) werden die durch die Beobachtungen gebildeten Dreiecke und die Regressionslinie minimiert. Die Regression der großen Hauptachsen ist besonders häufig. "
Standard Major Axis alias Die reduzierte Major-Axis-Regression ist dieselbe wie die Regression der JMP-Hauptkomponenten mit univariaten Abweichungen. Was viele Pakete als MA bezeichnen, ist die Regression der Hauptkomponenten mit gleichen Varianzen.
Ich habe das R3.3.3-Paket lmodel2 geladen und Beispiele überprüft. Für interessierte Parteien erklärt dieser Link, wie die Regression der Fernen-Hauptachsen berechnet wird.
Beigefügt ist mod2ex5.jmp mit 2 angehängten Skripts. Diese wurden verwendet, um die Ergebnisse zu überprüfen, die mit dieser R-Ausgabe übereinstimmen [Hinweis: RMA in diesem R-Paket ist Ranged Major Axis und SMA ist Standard Reduzierte Hauptachse].
