JMP是否規範了RSM線性回歸的數據Y = XB。 Y和X是已知的。
我做了一個martix X，第一列是1。下一列是變量值。（RSM模型。例如x1 x2 x3 x1 ^ 2 x1x2 x1x3 x2 ^ 2 x2x3 x3 ^ 2）
第2-10列未規範化。
我使用JMP適合這個規範化的X矩陣並選擇marco / RSM。
第一步是使用所有參數，我可以得到線性回歸結果
R平方為0.91
如果我使用這個規範化的X. 線性回歸矩陣。- 在python中。
serval方法。
1。PINV（X）* Y
2。銷（XT * X）XT * Y
3。 lstsq（mat_X，mat_Y.T）
4。 sm.OLS（ mat_Y ， mat_X ）
R平方結果約為0.92，類似於jmp reuslt。
如果我把這個X martix規範化了。
mat_X [：，1：] = np.around（2 *（mat_X [：，1：] - mat_X [：，1：]意味著（0））/（np.ptp（mat_X [：，1：]，軸= 0）））
R平方結果約為0.87。比JMP結果小。
所以我想知道JMP在它的擬合模型中是否能夠正常化數據......
根據DOE分析。這種規範是必要的......
Re：JMP是否規範了RSM線性回歸的數據嗨，謝謝你的建議。
我獲得了jmp reuslt。從這個結果。
你是對的。jmp確實對輸入變量進行了編碼。
我弄清楚為什麼會有區別。
我的bood為圓形的正常化值（-1/0/1）而JMP沒有。
明顯連續值將顯示更好的擬合結果。
0.286238698909496
0.0108723016776135 *：var1_item
-0.0030783246785283 *：var2_item
-0.00103156547312312 *：var3_item
-0.00639159696577367 *：var4_item
0.00591958635149878 *：var5_item
-0.0116101343183908 *：var6_item
-0.00576482105310824 *：var7_item
-0.0000968264730577947 *：var8_item
0.0119152879877735 *：var9_item
-0.0848833900498315 *：var10_item
0.0622163225141193 *：var11_item
0.0402091328320561 *：var12_item
var1_item * var1_item * -0.00777777703149709
var1_item *（：var2_item - 0.00260416666666667）* -0.00221885710855179
var1_item *（：var3_item - 24.5807291666667）* -0.000359320174969306
var1_item *（：var4_item - （-0.0104166666666667））* -0.00362969350701834
var1_item *（：var6_item - 0.00520833333333333）* -0.00199166114217802
var1_item *（：var8_item - 27.3046875）* -0.0000902825315175603
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var1_item *（：var12_item -0.0515624999999999）* 0.00723226555572464
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（：var2_item -0.00260416666666667）*（：var4_item - （-0.0104166666666667））* 0.00191935297074069
（：var2_item - 0.00260416666666667）*（：var5_item - 1.14609374999999）* -0.00196457112219932
（：var2_item - 0.00260416666666667）*（：var10_item -0.776757812500002）* -0.00920871165427011
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（：var5_item - 1.14609374999999）*（：var11_item - 0.0503906249999999）* -0.0115442487991345
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（：var6_item - 0.00520833333333333）*（：var10_item -0.776757812500002）* -0.00957578865813035
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（：var11_item - 0.0503906249999999）*（：var12_item - 0.0515624999999999）* 0.104048651671741
Re：JMP是否規範了RSM線性回歸的數據如果您使用JMP設計實驗並製作設計數據表，則每個連續因子都將具有Coding屬性。Fit Least Squares使用此屬性在內部將因子級別編碼為-1（min）到+1（max）。參數估計中的術語標籤更改為X1（最小值，最大值），以指示估計值使用的是編碼級別，而不是實際級別。
如果您以其他方式將因子輸入到數據表中，那麼它們可能沒有此列屬性，而最小二乘擬合不會對級別進行編碼。
