안녕하세요,
필자는 적합 모델 대신 행렬을 사용하여 2 차 적합을 스크립팅하려고했습니다. 이것은 행렬 수학에 대한 이해가 부족할 수도 있지만 ... JMP가 어떻게 내 데이터에 적합하지는 않습니다. 다음 변수 X와 Y에 대해 다음을 사용하여 데이터를 맞추고 싶습니다.
X, X * X 및 Y
적합 모델 모듈은 다음과 같은 결과를 제공합니다.
22.4221618758449 + 0.0545925476534461 * : Y + (: X - 6.51578947368421) * ((: X
-6.51578947368421) * -0.0568980754963725) + -0.0988212800731804 * : X
내 첫 번째 질문은 Fit Model이 X-2의 -6.515789 변환을 유도하는 것입니다. (대 X 열의 제곱 값을 사용하는 것)
두 번째 질문은 행렬의 적합도를 적용하고 싶다면 왜 X ^ 2와 Y에 대한 동일한 매개 변수를 출력할까요? X ^ 2를 변환하지 않았더라도 -651589라는 용어를 사용합니다. ?
아래 thte 코드 출력 :
가로 채기 = 20.006524922
X = 0.6426504827
Y = 0.0545925477
X ^ 2 = -0.056898075 1
적합 모델이 행렬 연산과 일치하지 않는 이유에 대한 통찰력을 주셔서 감사합니다 ... 감사
xVals2=Column(dt,"X")<<GETASMATRIX></GETASMATRIX>
JMP는 제곱하기 전에 X ^ 2 항을 중심에두고 있습니다 (X의 값에서 X의 평균을 뺍니다). 이것은 X와 X ^ 2의 상관 관계를 극적으로 줄일 수 있기 때문에 이차 항에 사용되는 일반적인 기법입니다. 매개 변수 추정을 변경하지는 않지만 X ^ 2 매개 변수 추정에 대한 표준 오류를 감소시킵니다. 즉, 커다란 곡률을 쉽게 감지 할 수 있습니다.
이 변환은 인터셉트 값과 해석을 변경합니다. 대수학을하고 모델의 (X-Xbar) * (X-Xbar) * beta2 부분을 채우는 경우, Fit Model 결과가 귀하의 것과 일치합니다. 모델은 동일한 예측을 산출합니다.
