MANOVA偏共分散行列こんにちは、
JMPのFit Modelプラットフォームに慣れてきましたが、私が計算してきた長い間、結果をMATLABおよびMS Excelと一致させようとしています。
"Cholesterol.jmp"サンプルデータファイルを使用し、MANOVAパーソナリティでFit Modelプラットフォームを実行したところ、部分共分散行列がMATLABおよびMS Excelの共分散行列と完全に一致しなかった理由について少し混乱しました。
これはJMPの出力です：
MS Excelで共分散行列を計算する：
Cov（x、y）=（1 /（N-1））* sum（（Xi-Xbar）*（Yi-Ybar））
N = 20（患者）
これは、cov（x、y）関数を使用したMATLABのMS Excelと同じ出力です。
部分共分散行列が何であるか理解していないかもしれませんが、それは共分散行列と同一であるべきではありませんか。
ありがとうございました。
再：MANOVA部分共分散行列JMPがこの部分共分散行列をどのように計算しているのかを理解するために一歩近づいているように感じますが、それでもまだそれを明確にすることはできません。
簡単な例でメソッドを説明する優れたリソースを見つけましたが、このテクニックを使用しても、Cholesterol.jmpの6つの変数とJMPの結果を一致させることはできません。
生物学における原因と相関 - Bill Shipleyによるパス分析のためのユーザガイド
添付のPDF
誰かが手を貸す？
ありがとうございます。
再：MANOVA部分共分散行列こんにちはケビン、
返信とテキストリソースの共有をありがとう。
私が投稿したMS Excelマトリックスは、私がリストした共分散方程式を使用して、アドインなしで自分で作成したものです。不偏MATLAB cov関数を使用して、同じ結果になることを確認しました。
偏相関が3つの変数を含む場合、偏相関の概念は理解できますが、Cholesterol.jmpファイルの場合、データには6つの変数（列）があります。
グーグル偏相関にはかなりのヒットがありますが、偏共分散とその部分相関との数学的関係に関する確かな情報は見つかりません。
MATLABとMS Excelで計算した共分散行列は、わずかに調整を加えたJMP部分共分散行列と非常によく似ています。共分散と部分共分散は同じではありませんが、数学的には何らかの関係にあります。
データの変数が6つあると仮定して、JMPが部分共分散行列を生成する方法の背後にある方程式を決定したいと思います。
再：MANOVA部分共分散行列こんにちは、bio_grad！
まず、部分共分散行列についての簡単なレッスンです。
典型的な例は、火災による被害と火災に送られた消防車の台数との間の正の相関関係です。 ほとんどの人にとって、消防トラックの数を減らすことで火災の被害を軽減しようとするのは頭がおかしいということは明らかです... 3番目の変数、おそらく「火災の大きさ」もあり、それは被害にも影響します。 もし火の大きさを一定にするとすれば、被害と消防車の台数の間には負の相関関係さえあるかもしれません。 これは偏相関と共分散が推定モデルからの残差を使用してやろうとしていることです。 共分散と部分共分散は概念的には同じではなく、まれにそして自明に同じ結果が得られるだけです。 私はEveritt、BS、Dunnをお勧めします。G.（2001） 応用多変量データ解析 （第2版）オックスフォード大学興味のある方は、もっと完全な治療を求めてください。 ロナルド・アイルマー・フィッシャー卿でさえ偏相関に書かれて ！
第二に、友達は統計や数学さえExcelに友達を使わせません。 地獄への道は、パッケージに関係なくソフトウェア結果の比較で舗装されています、しかしExcelは繰り返し誤って統計学と数学をするとして文書化されています。 この例ではMATLABと一致するように見えますが、Excelからの結果には注意してください。 MATLABには優れた行列代数チョップがありますが、部分共分散ではなく共分散しただけのようです。 本当ですか？
