具有分类 X 轴和方差分析的线性回归<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />大家好，我是 JMP Pro 的新手，我有几个问题：
1. 当 X 轴是分类时，我无法找到如何进行线性回归。 我有一个 9 个不同年龄组的叶子数据集（每个叶龄组有 15 到 30 个样本叶子，从最年轻到最老的年龄组排列如下：Y1、Y2、Y3、Y/M、M、O、S、O/ S1、O/S2）、3 种不同的光照条件（SU、SH Mid、SH Low）和 12 种不同的树。 这些叶子有 12 种不同的物理和化学特性，如叶片厚度、叶面积、叶片含水量、叶片碳含量等，我想找到按树和光照条件排列的每个叶片特性（Y 轴）的趋势作为叶龄（X 轴）。 我尝试进入“分析”菜单并根据树木和光照条件进行“通过 X 拟合 Y”回归，但我得到的是叶性状的单向分析，我不知道如何处理。
2. 我需要执行 1 路和 2 路 ANOVAS 和 Tukey HSD 测试，但我找不到这些平台，HELP 到目前为止也不是很有帮助。
我之前使用过 SPSS 来做统计，所以对于如何在 JMP Pro 中完成上述分析我有点迷茫。
非常感谢您的帮助，
塞西莉亚
回复：具有分类 X 轴和方差分析的线性回归除了我原来的帖子，我目前正在尝试使用 Fit 模型平台来确定我的每个样本叶片性状（例如叶片厚度、叶面积、叶片水分含量、叶片碳含量等）如何随 3 个模型效果而变化:
1.树种（12种不同的树）
2.叶龄（9个叶龄从小到大：Y1、Y2、Y3、Y/M、M、O、S、O/S1、O/S2）
3. 不同光照条件（SUn、SHade Mid、SHade Low）
我尝试使用“交叉”选项（交互）使用叶水含量作为“Y”并使用 lightCondition*leafAge 作为模型效果来运行分析。 但是，我看到一个窗口说：“模型缺少效果”，这让我意识到我没有考虑过我在 3 种不同方面有不平衡的抽样设计：
1. 当所有的树都放在一起时，每个叶龄的样本大小都不同，而且当考虑到单个树时
2. 树木之间的叶龄都不同：一棵树可能只有 1 个叶龄或最多 6 个叶龄，每棵树可能有 9 个叶龄的不同组合
3. 所有的树都有 SU 叶，但只有 4 棵树有 SH Mid，其中一棵也有 SH Low，此外，只有树冠位置 SH Mid 的叶龄为 O/S2
有人可以建议我如何处理这个问题吗？ 我尝试将模型的“个性”从“标准最小二乘法”更改为“广义线性模型”，其中“分布”设置为“正常”，“链接函数”设置为“身份”（即没有转换，我认为这是正确的？）。 但我仍然收到“模型缺少效果”消息，基本上，我认为问题归结为如何处理丢失的数据。 我如何告诉 JMP Pro 在所有缺失数据的地方放置一个“NA”？ 我忽略了“缺失效应”错误消息并运行了分析，结果显示 JMP Pro 似乎在“填充”缺失数据。 例如，结果包括不存在的 SUn 叶子的叶龄 O/S2（我认为这是“模型缺少效果”窗口的来源），从结果来看，内部算法似乎是加权和平衡的正因此而变得一团糟。 对于如何在 JMP Pro 中处理这些缺失数据的任何建议，我将不胜感激。
先谢谢您的帮助！ 塞西莉亚
回复：具有分类 X 轴和方差分析的线性回归很抱歉没有早点回复答案，我正在写我的博士论文，同时进行不同的分析，不得不在一段时间内专注于不同的问题。 非常感谢大家的有益评论，在接下来的几周内，我将回到这些回归和方差分析，并将尝试提到的不同选项。
再次感谢，塞西莉亚
回复：具有分类 X 轴和方差分析的线性回归在估计相关随机变量与一个或多个自变量之间的关系的情况下，线性回归不限于连续变量。 在回归分析中，分类变量通常称为取值 0 或 1 的虚拟变量。 诚然，统计检验过程相当于方差分析，但参数化模型和估计的预测公式也可以从回归的角度来看。 实际上，在 JMP 中，方差分析报告在拟合模型被归类为几个“回归报告”之一，无论自变量是否分类。
拟合模型可用于单向和双向分析。 拟合模型还允许您查看和保存预测公式（即带有估计参数的回归函数）并且有不同的参数化选项（在红色三角形 -> 估计...下找到）。 从每个独立变量（在 JMP 中称为“效应”）上方的红色三角形调用 Tukey HSD。
回复：具有分类 X 轴和方差分析的线性回归
Byron wrote:
Try using the Fit Model Platform (its under the Analyze menu, below the Fit Y by X platform you've already found)
This platform will perform a multiple linear regression
如果原始发帖人说她有分类 X，我不会将其称为“多元线性回归”。 所以我不确定你举的例子是否合适。
回复：具有分类 X 轴和方差分析的线性回归尝试使用 Fit Model Platform（它在 Analyze 菜单下，在您已经找到的 Fit Y by X 平台下方）
该平台将执行多元线性回归
看起来你有多个 X，这些进入构造模型效果框，你的 Y 进入 Y 框（多个 Y 是可以的）
这是如何设置它的简短描述
http://jmp.com/academic/pdf/learning/05_multiple_linear_regression.pdf
这里还有很多其他的快速指南
跳转 |学习图书馆
回复：具有分类 X 轴和方差分析的线性回归没有分类 X 的线性回归之类的东西，除非它实际上是方差分析。
JMP 中的单向方差分析是通过 X 拟合 Y
JMP 中的双向方差分析是拟合模型
