ノンパラメトリック検定の強制 私はJMPが大好きですが、統計テストの実行方法は少し明確ではありません。たとえば、A（数値）、B（序数）、C（数値）の3つの列にデータが整理されています。CとAの両方の効果をテストしたいのです。そこで、Analyze - > Fit Modelを実行し、AとBを "モデル"に、Cを "Y"にします。次にJMPは、おそらくF検定である効果検定を報告します。私の質問は：私はこの特定のケースでノンパラメトリックテストを実行することができる方法はありますか？
ノンパラメトリック検定を強制するFit Modelはノンパラメトリック検定を厳密には持っていません。 最小二乗推定を使用してモデルを近似した後は、すでにパラメトリックなことを行っています。それ以降の作業では、パラメトリックモデルに対する事後操作が行われます。 したがって、ノンパラメトリックな方法は実際には意味がありません。
注意点：JMP Proをお持ちの場合は、右クリックでパラメータ推定値をブートストラップすることができます。 それはあなたができる1つのノンパラメトリックなことです。
