最小二乗標準偏差対一般化回帰こんにちは、私はこの単純なDOEを分析していました：
A B Y
33 180 3317
33 180 3653
17 230 6133
17 230 6436
25 205 5939
33 230 12431
17 180 1710
17 180 1806
25 205 5578
33 230 13680
標準最小二乗法およびGenRegと。
見積もりはまったく同じですが、GenRegでは標準偏差が小さくなります（イタリック体）。
標準最小平方：
インターセプト-29469.6125 1390.0621826 -21.20 <.0001
A 265.5625 19.698753398 13.48 <.0001
B 140.97 6.3036010872 22.36 <.0001
（A-25）*（B-205）6.305 0.787950 1359 8.00 0.0002
GenReg（通常、順方向選択、最小AICc）
Term Estimate Std Error Wald ChiSquare Prob>カイ二乗下限95％上限95％
インターセプト-29469.6125 1210.3742588 592.80177141 <.0001 -31841.90246 -27097.32254
A 265.5625 15.108244044 308.96231754 <.0001 235.9508858 295.1741142
B 140.97 4.834638094 850.20853436 <.0001 131.49428346 150.44571654
（A-25）*（B-205）6.305 0.6043297618 108.84844181 <.0001 5.1205354322 7.4894645678
誰がこれがそうである理由を説明できますか？
どうもありがとうございました。
マッテオ
日時：最小二乗標準誤差対一般化回帰こんにちはMatteo、私は同じ質問があります。なぜRMSEとAICc / BICがプラットフォーム間で異なるのか興味がありますが、パラメーターの推定値は同じです！
日時：最小二乗標準誤差対一般化回帰2つのプラットフォーム間でAICcまたはBICに違いは見られませんが、標準エラーには間違いなく違いが見られます。
GenRegプラットフォームでは、推定を標準最小二乗に切り替えると、まったく同じ標準誤差が得られます。モデルが同じであっても、Stepwiseに変更すると違いが見え始めます。
答えは、標準誤差を推定するために使用されている別の方法によるものです。JMPヘルプから、Gen Regはこれを行っています。
標準最小二乗法は、標準誤差をより直接的に計算します。
