JMP 估計與手動計算<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />你好
我正在使用 JMP 來驗證我自己的計算，但有些結果我無法找出它們在 JMP 中不同的原因。
我已經為具有五個變量的函數製作了一個完整的二次模型，但 JMP 中主要（線性）效應（和截距）的參數估計值比我自己計算的要高得多。 對於二次項和交互項，我得到相同的值。
如果使用 JMP 的估計值，模型將不會給出正確的值。 當使用我自己的估計時，它會。
任何人都可以解釋或指導我參考，這解釋了這種差異的原因。 我看到 t 比率的邏輯（我對評估變量的計算很感興趣）對於主要影響更大，因為它們也會對二次項和交互項產生影響，但一直無法找出如何這會影響我使用的參考文獻中的 t 比率計算。
提前致謝
回复：JMP 估計與手動計算在 JMP 中擬合模型後，嘗試保存預測公式。 現在從您的數據表中查看該公式。 您將看到 JMP 如何完成編碼/居中。 如果要“取消編碼”模型，請單擊公式編輯器中的紅色小三角並選擇簡化。
回复：JMP 估計與手動計算謝謝。 與此同時，我發現了這一點，但這只是原因（我想我理解）。
然後是方法，因為我手動進行計算。 通過谷歌搜索無法找到任何東西。
回复：JMP 估計與手動計算這是一個簡短的解釋：
37925 - 為什麼 JMP® 默認將模型中的多項式居中？
回复：JMP 估計與手動計算再次感謝。 這給了我正確的估計。
我仍然不明白計算是如何（以及為什麼）完成的。 你知道任何解釋如何以及為什麼的參考資料嗎？
回复：JMP 估計與手動計算嘗試這個：
比較擬合模型中標準最小二乘法的結果與SAS Proc Reg的結果
羅恩
回复：JMP 估計與手動計算嗨羅恩
感謝您的回答。 我對統計學和所有不同的術語都很陌生，但如果我理解正確的話，你指的是離散變量。 我在模型中只有連續變量。
我剛剛找到了一些關於一般回歸顯著性檢驗/額外平方和方法的信息。 這是找到變量“真實”意義的正確方法嗎？ 我使用的書籍沒有提到任何關於交互的內容，但我在網上找到了一些信息，當存在交互時，不可能使用“正常”t 檢驗。 這僅在交互項為零時有效。
回复：JMP 估計與手動計算你好昔布,
我猜想這與 JMP 構建序數因子和名義因子類別之間對比的方式有關，或者與擬合模型平台中默認的多項式居中有關。
一種選擇是比較備選計算的預測值，看它們是否不同。在 JMP 中，使用預測刻畫器提取一些預測值非常容易。如果計算中的預測值相同，那麼這只是對比結構的問題。
最好的，
羅恩
