Comment calculer une estimation d'échelle dans GLS<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />L'estimation à l'échelle est disponible pour l'analyse par les moindres carrés ordinaires. Mais je ne trouve pas cette information quand j'utilise GLS? Quelqu'un peut-il expliquer cela? Cela a-t-il quelque chose à voir avec l'hypothèse d'une distribution normale résiduelle?
Re: Comment calculer une estimation d'échelle dans GLSMerci pour le complément. Je me demande si cela peut être utilisé pour estimer la taille d'effet pour les effets fixes dans le rapport pour un plan en parcelles divisées, qui a des effets aléatoires (en entier et en sous-parcelles). Je suis tellement habitué à utiliser l'estimation à l'échelle pour l'évaluation de la taille de l'effet dans l'analyse des moindres carrés ordinaires. À présent, je ne trouve pas d'informations similaires dans le rapport de régression pour une conception en parcelles divisées.
Re: Comment calculer une estimation d'échelle dans GLSIl existe actuellement un complément JMP pour la taille de l'effet à partir des modes OLS. Add-in de calcul de la taille d'effet
Les modèles à effets aléatoires ne sont pas pris en charge.
Re: Comment calculer une estimation d'échelle dans GLSMerci pour l'explication. J'utilise JMP 12. Savez-vous où trouver la taille d'effet pour le rapport en utilisant la méthode REML?
Re: Comment calculer une estimation d'échelle dans GLSGLM ne fournit pas les estimations mises à l'échelle. Vous pouvez utiliser l'éditeur de formule JMP pour créer les facteurs mis à l'échelle, puis exécuter le GLM.
La mise à l'échelle n'a rien à voir avec les hypothèses de distribution; en le mettant à l'échelle, il met les facteurs sur un pied d'égalité pour permettre la comparaison des coefficients estimés entre différents facteurs à l'origine dans différentes unités de mesure.
Si vous utilisez JMP Pro, dans sa régression généralisée, le rapport d'estimation de paramètre par défaut affiche les résultats pour les facteurs d'origine et les facteurs mis à l'échelle. Notez que GenReg utilise une méthode de mise à l’échelle légèrement différente: il soustrait la moyenne puis est divisé par l’écart type où, comme dans MCO, une fois la moyenne soustraite, il est divisé par la plage / 2.
