こんにちは、
私は近似モデルの代わりに行列を使って二次近似をスクリプト化しようとしています。 これは私のマトリックス数学の理解の欠如にすぎないかもしれません...しかし私はJMPが私のデータにどのように適合しているのか私は知りません。 次の変数XとYについては、つぎの式を使ってデータをフィットさせます。
X、X * X、およびY
fit modelモジュールは私に次のような出力を与えます：
22.4221618758449 + 0.0545925476534461 *：Y +（：X - 6.51578947368421）*（（：：
-6.51578947368421）* -0.0568980754963725）+ -0.0988212800731804 *：X
私の最初の質問は、フィットモデルがX ^ 2の-6.515789変換につながっていることですか？（vs X列の2乗値を使うだけです）
2番目の質問は、行列をそれに適合させたいのであれば、それはなぜX ^ 2とYに対して同じパラメータを出力するのでしょうか。？
下記のコードの出力：
切片= 20.006524922
X = 0.6426504827
Y = 0.0545925477
X ^ 2 = -0.056898075 1
フィットモデルが行列の数学と一致しない理由についての洞察をありがとう。ありがとう
xVals2=Column(dt,"X")<<GETASMATRIX></GETASMATRIX>
二乗する前に、JMPはX ^ 2の項を中心にしています（Xの値からXの平均を引く）。 これは、XとX ^ 2の相関を劇的に減らすことができるため、2次項で使用される一般的な手法です。 パラメータ推定値は変わりませんが、X ^ 2パラメータ推定値の標準誤差は小さくなります。 つまり、大きな曲率を検出しやすくなります。
この変換によって、切片の値とその解釈が変わります。 代数をしてモデルの（X-Xbar）*（X-Xbar）* beta2の部分をFOILすると、Fit Modelの結果はあなたのものと一致します。 モデルは同じ予測を生成します。
