多变量结果解释嗨JMP专家！
我有一个关于如何解释多变量结果的问题：假设我有一个数据集y，x1，x2三个列。我试着回答y是否与x1或x2或两者相关的问题。我有来自JMP的3乘3矩阵形式的Rsquares值和相关概率。问题是我是否应该使用概率值来回答问题，还是应该使用Rsquare值来回答qhuestion？
我的Rsquare值在0.2~0.4范围内，但概率值非常小（<0.01）。这些结果是否回答了它们的相关性问题？
我还使用了“拟合模型”，结果显示x1（Prob> | t |）的概率非常低，但x2的概率非常高。
我是否应该通过使用分析相同数据集的两种方法来预期一致性？
非常感谢。
回复：多变量结果解释多变量平台对于理解许多变量之间的相关性非常有用。它以成对的方式为您提供每个变量与每个其他变量的相关性的视觉和统计测量。它可以用来了解变量之间存在关系的方式。
在你的情况下（根据我的理解 - 纠正我，如果我错了）你想知道X1是否对Y有影响。如果X2对Y有影响。拟合模型使你能够通过假设检验回答这些问题。在p值的后面有一个假设，即X对Y没有影响（“无效”假设）。然后使用该数据来检验该假设。
拟合模型还提供了一个模型，可以告诉您对X1和X2的任何值可以预期的Y值，以及相关的不确定性估计值。
回复：多变量结果解释菲尔，
谢谢你的帮助。合适的模型很有意义。
什么是“多种”方法？是否可以用来回答“如果Y与X1，X2等相关”的问题？如果不适合使用多变量，为什么？
回复：多变量结果解释嗨，
听起来你对一些概念如关联和p值有一些不确定性。对基本统计数据进行一些培训可能是个好主意。尤其是回归。有很多资源可以帮助您，包括正式的培训课程。
试着帮助您解决问题：您应该能够使用Fit Model平台回答这个问题，就像您已经开始做的那样。
当然，Y应该是Y角色。然后，您可以在“构造模型效果”框中添加X1和X2。Personality应默认为标准最小二乘，假设Y是连续建模类型，并且已在其列属性中正确定义。然后跑。
效果摘要应该告诉您X1和X2与Y相关的相对程度。小的p值表示“重要”效应。（对p值的正确解释是一个雷区。）人们常说，如果p值小于0.05，则效果显着。虽然其他人的门槛为0.01。没有正确的答案。
这绝不是一个详尽的答案。您可能还想考虑X1或X2是否与Y具有曲线关系。在这种情况下，您需要为X1和X2添加二次项。甚至是立体效果等等。您可能还想考虑X1和X2之间是否存在交互。
我首先使用Graph Builder简单地绘制Y vs X1和Y vs X2，然后看看它告诉你关于关系的内容。然后从那里去。
我希望有所帮助。
问候，
菲尔
回复：多变量结果解释需要更多信息才能够仔细地回答您的问题。每行是否设置了单独项目的值？有没有基于订购数据的时间？通过查看相关性，您试图回答的问题是什么？
