如何取得迴歸模型中分類因素所有等級的參數？
我正在做一個逐步迴歸來研究某些參數對薪資的影響。 所以：
因變數為：工資
自變數為：性別、yrs_in_rank、URM_NonURM、教授、副教授、助理教授、講師和講師（教授、副教授、助理教授、講師和講師是研究庫的五個級別，它們被重新編碼為基於虛擬變數的一級）來源欄）
當我嘗試輸入上述參數時，除了 Lecturer 之外，大多數參數都被輸入。 事實上，我只能進五級中的四級。 我不知道為什麼。 我懷疑這可能是由於共線性，但是JMP怎麼知道它們是共線性變數呢？ 有沒有辦法將所有五個等級都輸入到分析中？
謝謝你！
回覆：無法輸入 JMP 逐步迴歸參數非常感謝戴爾雷曼。 現在我明白了，也知道該怎麼做了。
非常感謝！ 再次感謝。
回覆：無法輸入 JMP 逐步迴歸參數嘗試為排名添加一個變量，而不是為每個排名添加虛擬變量。透過一列排名（包含值 Prof、Assoc、Asst、Inst、Lect）和擴充估計，您將得到您想要的。放入單獨的虛擬變數將只允許您放置5 個排名中的4 個，並且講師排名的影響被隱藏在回歸模型的截距內（其他每個排名係數都解釋為該排名的影響要么存在，要么存在）缺席：講師是這些與您制定的方式進行比較的基線。
回覆：無法輸入 JMP 逐步迴歸參數
謝謝 dale_lehman 非常清晰的解釋。 我理解並同意你所說的為什麼無法輸入第五個變數。 我明白，從統計角度來看，如果第五個變數可以由其他 4 個變數線性解釋，那麼包含它是沒有意義的。 我仍然很難解釋第五個變數的影響，在這種情況下，它是講師層級的影響。 您能給我一些如何解釋這個迴歸結果的建議，特別是排名講師的影響嗎？ 任何意見/評論/建議將不勝感激。
我還嘗試擴展估計值，它顯示了所選參數的擴展結果，並且第五個變數的估計值仍然缺失。
回覆：無法輸入 JMP 逐步迴歸參數這是一個常見的問題。JMP 總是從模型中遺漏一個類別 - 必須這樣做，否則模型將被過度識別（通俗地說，如果我們知道一個人不在前 4 個類別中，那麼他們一定在第 5 個類別中，因此資訊將是多餘的- 用更數學的術語來說，矩陣將是奇異的並且不可逆）。如果您想查看完整的類別集，請按一下迴歸輸出處的紅色箭頭並詢問擴充估計值。缺失的類別將具有一個係數，當該係數與所有其他類別係數相加時，總和為零。
