GLMの 'Parameter Estimates'テーブルで、欠けているパラメータはベースラインレベルですか？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />皆さん、こんにちは。私は現在、JMPを使用して2項GLMを実行および解釈しようとしています。いくつかのカテゴリカル予測子があります。Parameter Estimates出力テーブルで、私はテーブルが予測子のレベルの数より1少ないパラメータ推定値を提示することに気付きました。たとえば、1と2の2つのレベルを持つ予測子 "year"があります。パラメータ推定値の下では、推定値とともに1年間だけ表示されます。これは、「2」が「1」と比較される基準レベルであることを意味していますか？もしそうなら、それは "2"が技術的に1.0のパラメータ推定値を持つことを意味しますか？
助けてくれてありがとう！私がこれがどのように機能するかについて完全に誤解しているならば申し訳ありません。
再：GLMの 'Parameter Estimates'テーブルで、欠けているパラメータはベースラインレベルですか？これは、GLMのポアソン分布に関するあなたの質問に対する同じ回答です。
カテゴリカル入力変数がある場合、これはどの回帰でも一般的です。カテゴリカル入力の各レベルのパラメータ推定値は、全体の平均からの「オフセット」です。これにより、各レベルのパラメータ推定値の合計がゼロになるという制限が生じます。このため、kレベルのカテゴリカル因子がある場合は、k-1個のパラメーター推定値だけが必要です。最後のレベルの推定値は、他のパラメータ推定値の合計の-1倍です。たとえば、3つのレベルを持つ変数の推定値が、最初の2つのレベルで-6と12であるとします。最後のレベルのパラメータ推定値は、-1 *（ - 6 + 12）= -1 * 6 = -6です。
標準的な最小二乗回帰では、それらすべてを見るために拡張パラメータ推定値を要求することができます（言い換えれば、JMPはあなたの代わりに数学を行います）。ああ、それは一般化線形モデルのオプションではありません。
Re：GLMの「パラメーター推定値」テーブルで、欠落しているパラメーターはベースラインレベルですか？標準の最小二乗法を実行するときにパラメーター推定値を拡張するにはどうすればよいですか？ 私はそれができることを知っています、私はただ方法がわかりません。
