나는 Generalized Regression에서 중첩 된 효과를 사용하고 있으며 매개 변수화가 이상하고 어쩌면 틀린 것처럼 보입니까? 매개 변수 추정치에서 []의 해당 레벨 이름과 함께 중첩 인수의 각 레벨에 대해 한 행을 예상합니다. 대신 그 수준과 참조 수준의 차이점을 사용합니다. 마지막 행의 경우 [참조 수준 - 참조 수준]과 함께 항목을 가져옵니다. 그건 나에게 이해가되지 않는다. 첨부 된 코드를 실행하는 방법을 설명하기 위해 다음을 포함하여 매개 변수 추정 테이블에 행이 표시됩니다.
Ter 엠 | 견적 | 표준 오류 | Wald ChiSquare | Prob> ChiSquare | 95 % 낮춤 | 상위 95 % |
... | | | | | | |
지역 [South Southwest] : 주 [South Carolina-Wyoming] | -3.902821 | 115.44404 | 0.0011429 | 0.9730 | -230.169 | 222.36334 |
| ... | |
지역 [남서 - 남서] : 주 [뉴 멕시코 - 와이오밍] | 1547.9147 | 121.83319 | 161.42203 | <.0001 * | 1309.1261 | 1786.7034 |
지역 [남서 - 남서] : 주 [Texas-Wyoming] | 1854.3527 | 115.99596 | 255.56355 | <.0001 * | 1627.0048 | 2081.700 6 |
국가에 대한 참조 카테고리를 빼는 것이 괜찮습니까? SAS가 매개 변수화하는 방법 (다른 JMP 플랫폼과 다르다는 것을 알고 있습니다)과 같지만, 지역에 대해서는 의미가 없습니다. 어떻게 해석합니까?
감사
건터
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Seasonal Flu.jmp" );
Fit Model(
Y( :Flu Cases ),
Effects( :Region, :State[:Region] ),
Personality( "Generalized Regression" ),
Generalized Distribution( "Normal" ),
Run(
Fit(
Estimation Method( Standard Least Squares ),
Validation Method( None ),
Normal Quantile Plot( 1 ),
Active Parameter Estimates( 1 )
)
),
SendToReport( Dispatch( {}, "Model Launch", OutlineBox, {Close( 0 )} ) )
);
