JMP 中的同源/異源測試<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />您好，我正在嘗試檢查最小二乘迴歸模型中的同方差或異方差。 我可以主觀地檢查殘差，但我更願意另外報告 p 值，例如由 White 檢定或 Breusch-Pagan 檢定產生的 p 值。 我在 JMP 說明或文件或網路上找不到有關如何執行此操作的文件。 我是否應該保存殘差，對它們求平方，然後使用與原始預測相同的預測變數運行新的迴歸，但結果為殘差平方？ Breusch-Pagan p 值是此模型中綜合 F 的顯著性嗎？ 這是我發現的最接近的： http://www.augustana.edu/users/ecmarme/using%20JMP%20to%20check%20model%20for%20heteroskedasticity.ppt
回覆：JMP 中的同源/異源性測試對於我比較的簡單模型p擬合殘差平方時，由 F 檢定得出，對應的 Chi2 p來自 Rons 公式和 Breusch-Pagan p來自 R 函數 bptest。
R 和 JMP 回傳相同p -值 (Chi2) 和 F 檢驗p也沒什麼不同。
這是我使用的程式碼：
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
// Fit original model
nc = N Col( dt );
dt << Fit Model( Y( :weight ), Effects( :height ), Personality( Standard Least Squares ), Run( residuals ) );
//Fit squared residuals
dt << New Column( "res2", values( (Column( nc + 1 ) << getvalues) ^ 2 ) );
fm = dt << Fit Model( Y( :res2 ), Effects( :height ), Personality( Standard Least Squares ), Run( residuals ) );
//Extract numbers from report
rfm = Report( fm );
R2 = rfm[Outline Box( "Summary of Fit" )][1][2][1];
n = rfm[Outline Box( "Summary of Fit" )][1][2][5];
df = rfm[Outline Box( "Analysis of Variance" )][1][2][1];
// p-value fron F-test (Anova)
Ftest_p = rfm[Outline Box( "Analysis of Variance" )][1][5][2][1];
// Breusch-Pagan p-value with JMP
bp_p_JMP = 1 - ChiSquare Distribution( n * R2, df );
// Breusch–Pagan test with R (Package lmtest must be installed)
R Init();
R Send( dt );
R Submit( "Data <- dt
names(Data)
attach(Data)
require(lmtest)
p <- bptest(weight ~ height)$p.value" );
bp_p_R = R Get( p );
R Term();
// Compare results
Show( Round( {Ftest_p, bp_p_JMP, bp_p_R}, 6 ) );
日誌視窗中的結果：
回合({Ftest_p, bp_p_JMP, bp_p_R}, 6) = {0.152976, 0.145395, 0.145395};
回覆：JMP 中的同源/異源性測試嗨凱爾
根據此連結：白色測試 - 維基百科，自由的百科全書您需要使用殘差本身（就像我所做的那樣）。
根據此連結：布洛伊施-異教徒測試 - 維基百科，自由的百科全書使用殘差平方。
回覆：JMP 中的同源/異源性測試這非常有幫助，謝謝。 一個簡單的問題，只是為了仔細檢查：您創建的模型是預測殘差，而不是殘差平方，這是正確的嗎？ 我讀到懷特檢定使用殘差平方。 如果我理解正確的話，在我的例子中應該是這樣的：
適合模型(
Y(:res2),
效果（
：年齡，
ETC。
這將產生 0.222979 的 R2。 所以，LM=31* 0.222979= 6.912349。 卡方分佈 (6.912349, 10) 產生的 p 值為 0.7，顯然仍不低於合理的截止值如 0.05。
回覆：JMP 中的同源/異源性測試此時我假設您執行了以下腳本：
Fit Model(
Y( :Residual Runtime ),
Effects(
:Age,
:Weight,
:age2,
:weight2,
:Age * :Weight,
:Age * :age2,
:Age * :weight2,
:Weight * :age2,
:Weight * :weight2,
:age2 * :weight2
),
Personality( Standard Least Squares ),
Emphasis( Effect Screening ),
Run(
Profiler(
1,
Confidence Intervals( 1 ),
Term Value(
Age( 47.677 ),
Weight( 77.445 ),
age2( 2299.9 ),
weight2( 6064.8 )
)
),
:Residual Runtime << {Lack of Fit( 0 ), Sorted Estimates( 1 ),
Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 )}
)
);
那麼你得到的 R2 為 0.377547
在這個階段，我只需將數字乘以樣本大小 31 即可得到 LM=n*R2, LM=31*0.377547=11.70396。
該數字的 Pvalue 可以透過 jmp 中的以下腳本獲得：
New Table( "Pvalue",
Add Rows( 1 ),
New Column( "P>chiSq", Numeric, Continuous, Format( "Best", 12 ), Formula( 1 - ChiSquare Distribution( 11.703957, 10 ) ))
);
這將為您提供 0.3 的值，因此您可以非常確定原始模型沒有受到異方差的影響。
希望有幫助。
回覆：JMP 中的同源/異源性測試嗨，Ron，我在指定輔助回歸和獲取卡方 p 值時遇到問題。 這些是我正在執行的步驟：
1. 擬合感興趣的模型。
2.保存殘差。
3. 殘差平方。
4. 對原始預測變數進行平方。
5. 擬合模型，將殘差平方放入 Y 中，然後加入以下模型效應：
A。 原始預測變數
B. 預測變數平方（使用變換旁邊的紅色三角形）
C。 預測變數的所有可能的成對交叉（使用宏“階乘”，下面選擇了 2 個）
6. 使用 r 平方決定卡方分佈下的 p 值。
以下是 JSL 的範例：
dt = Open("$Sample_Data/Fitness.jmp");
fm = Fit Model(
Y( :Runtime ),
Effects( :Age, :Weight ),
Personality( Standard Least Squares ),
Emphasis( Effect Leverage ),
Run(
:Runtime << {Lack of Fit( 0 ), Plot Actual by Predicted( 1 ),
Plot Regression( 0 ), Plot Residual by Predicted( 1 ),
Plot Effect Leverage( 1 ), Show VIF( 1 )}
),
);
fm << residuals;
dt << New Column ("res2",formula(:Residual Runtime^2));
dt << New Column ("age2",formula(:Age^2));
dt << New Column ("weight2",formula(:Weight^2));
然而，此時我陷入困境。 經過大量閱讀線上和教科書後，我想我會放棄假設檢驗，而堅持主觀目視檢查來確認變異數對於我所有的分析。 感謝您的協助。
回覆：JMP 中的同源/異源性測試嗨凱爾，
我認為 JMP 沒有內建它，但您可以透過使用輔助回歸中的 R2（乘以參數數量）並將其與適當的 chi2 值進行比較來「手動」執行此操作。
如果您需要經常這樣做，只需編寫自己的流程腳本即可。
回覆：JMP 中的同源/異源性測試嗨羅恩，
感謝您的連結。 該視頻很有幫助。 Julian Parris 建議使用中位數分割進行預測，並檢查上半部的殘差是否與下半部的殘差具有不同的變異性（使用Levene、Brown-Forsythe、Bartlett 或另一種變異性分類等式檢驗）。 然而，將連續資料折疊成類別並不理想。 是否可以在 JMP 中計算 White 檢定或 Breusch-Pagan 檢定？ 對殘差進行平方並將其與預測值相關聯是否會產生這些檢定之一的 p 值？
回覆：JMP 中的同源/異源性測試嗨凱爾，
看看這個連結：
使用 JMP 進行迴歸診斷 - 誤差變異數相等 - YouTube
也許它可以給你一個起點。
榮恩
