フィットモデル：平方変換と2次多項式<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMPのFit Modelプラットフォームを使用して、1つのモデル効果で単純な標準最小二乗フィットを作成します。 効果に二乗変換を使用すると、その効果の2次多項式を使用するのとは異なる近似が得られることに気付きました（1次項を削除して2次項のみを残す）。 JMPは1次項をモデルから除外することについて警告を出しますが、私は分析を続けましたが、結果は大きく異なります。 2つのアプローチの違いは何ですか？
再：フィットモデル：二乗多項式対二次変換"Center Polynomials"のヘルプインデックスを検索すると、これが見つかります。
1以上の次数を持つ効果に含まれる連続項は、その平均値の中心に置かれます。このオプションは、効果に関係する用語に混合効果属性が割り当てられている場合、または混合列プロパティが設定されている場合を除き、デフォルトでオンになっています。「コーディング」列プロパティーを持つ用語は、指定された最高値と最低値の中間に配置されます。
センタリングは、回帰係数を解釈しやすくし、モデル効果間の共線性を減らすのに役立ちます。 。（私の強調）
Googleで "Center Variables"を検索した場合は、このトピックに関する追加の説明があります。
マイケル
再：フィットモデル：二乗多項式対二次変換私はあなたの答えが好きです、しかし私は疑問に思いました：なぜ多項式を中心に置くのですか？
再：フィットモデル：二乗多項式対二次変換線形項を削除した2次多項式のモデルダイアログで、[モデルの仕様]の横にある赤い三角形をクリックし、[中心多項式]のチェックを外します。それからあなたの結果はあなたが作った他のモデルと一致するでしょう。モデル予測は、中心にあるかどうかにかかわらず同じです。
マイケル
