回帰とカイ二乗で初心者を助けよう！JMPこんにちは！
私は機知に溢れていて、JMPを使ったいくつかの分析を完成させる手を本当に使うことができます。私は統計クラスを取っています、そして残念ながら私はそれで苦労しています。
英国の事故データセットから作成したクリーンアップしたデータファイルを添付しました。私の仮説は次のとおりです。
1：自動車の乗客数は事故による死傷者数と正の相関があります
2。男性ドライバーはより深刻な事故を引き起こす
3。車の乗客数が多いほど、致命的な事故が発生します。
私が抱えている問題は、使用する分析の種類と、それをJMPでどのように実行するかに集中しています（このソフトウェアを最初から学んでいるので）。
最初の仮説として、私は相関から始めて、次に回帰を試みてこれを得ました：
これは正しいです？このデータが何を意味するのか、よくわかりません。
2番目の仮説については、カイ二乗分析が使用されていることを理解しており、これまでのところ私はそれを大事にしたと思います。
しかし、3番目の分析では、私は本当に困惑しています。
車の乗客数が多いほど、致命的な事故が発生します。このために私は序数変数（致命度）で離散変数（車の乗客）を退行させようとしていると思いますか？
そしてそれについて回帰を実行しようとすると、たくさんのことが起こります。私は間違っていると確信しています。
誰かが私をこれを通って歩かせるのに時間がかかることがありますか？
前もって感謝します！
再：回帰とカイ二乗で初心者を助けます！JMPFinalData2.jmpには、136,521のユニークレコードがあります。事故指数は文字列です。数値に変換しないでください。 いくつかのインデックスは "UD"のような文字を持っているので、数値に変換するとe + 128のような大きな数に変換されます。 FinalData1.jmpには2つの非常に重要な列があります車両リファレンスそして死傷者レファレンス 。FinalData2.jmpの事故レポートに3台の車両と2台の死傷者がリストされている場合、参照1、2、3を使用して、各車両に1つずつ、合計3つの行が追加されます。そして、車両2にはVeficle 1と1に、車両3には0の死傷者が発生しました。
FinalData1.jmpに参加している乗客の総数を取得するには、次の手順に従います。
- FinalData1.jmpをクリックします。新しい列を追加します、私はそれを乗客+運転手が式を使用すると呼びました：Car_Passenger + 1
- メインメニューから、テーブル > 概要 。事故指数を選択してグループボタンをクリックし、新しい列の乗客+ドライバーを選択し、ボタンを押す統計そして、Sumを選択します。出力テーブル名に乗客を入力しました。OKを選択してください。
- 次にFinalData2.jmpを選択します。メインメニューから選択テーブル > 参加する [テーブルとの結合]として[乗客]を選択し、[事故指数]で一致させます。ここでどの列を保持するかを選択できます。
結合テーブルがアタッチされ、テーブル上に2変量密度と相関関係を示すスクリプトがあります。
ただし、どちらのデータ表にも運転手の性別に関する列はありません 。 FinalData2.jmpを使用して、車両が1台しかない行を選択した場合。次に、乗客が0人、死亡者が1人だけであるFinalData1.jmpに参加します。次に、死傷者の性別を運転手の性別と想定し、その制限された事故の運転手の性別を調べます。 事故コードの1つが性別を割り当てているかもしれませんが、表には何も明白ではありません。
再：回帰とカイ二乗で初心者を助けます！JMP私の一番の推測は、各行が1人の死傷者を表しているということです。 したがって、各行には、Accident_Index、Vehicle_Reference、およびCasualty_Referenceの一意の組み合わせがあります。
その場合は、データと仮説を共通の分析単位（事故、車両、または死傷者）に引き継ぐための何かが必要になります。これは教育的な演習なので、仮説を変更します。
データが同じ事故から来ているという事実は、観測の独立性の仮定が破られる可能性が最も高いことを意味するので、あなたはまだ注意する必要があります。
再：回帰とカイ二乗で初心者を助けます！JMP最終作業データシートを得るために結合した2つのデータセットを添付しました。両者の組み合わせには深刻な問題がいくつかあったと思います。それらを正しく組み合わせるためのスキルはありません。
再：回帰とカイ二乗で初心者を助けます！JMPこれはわずかにクリーンなデータセットと呼ばれますが、分析する前に説明する必要があるデータ異常があります。
- データテーブルには161,087行があります。そのうち81,540行には事故番号はありませんでした（36,777行に他の情報がありますが、44,763行はすべて空です）。
- すべての空の行を削除した後、116,324行が36,777で残り、事故番号はありません。また、奇数の事故番号を持つ行が多数あります（例：行45928-45922）。これらの極端な数を持つ行は92行あります。
- 複数行の事故番号があります。私はおそらく同じ事故に割り当てられた列の数が関係する車の数と一致するかもしれないと思ったが、そうではない。
そのため、データには多くの問題があります。 重複や良いデータがないと仮定する 、悪い事故の数だけ、ここにあなたの質問＃2に対処するかもしれない一つの分析があります。全事故の71.44％が男性の運転手によるものであり、全事故重大度の約70％を占めています。 しかしながら、運転手の何パーセントが男女であるか、または運転の頻度についての説明はない。そのため、データが大丈夫（??）であると仮定すると、発生率（発生）についてのみ話すことができます。 （下記参照）。
最後のコメント、1台の車、乗客なしおよび多数の死傷者を含む多数の事故があり、わずかな重症度と呼ばれている？一人の運転手が人々のグループに運転するケースが多数ない限り、データは奇妙に思える。
