我收到 Lost DF、Biased 和 Zeroed 参数估计消息，它们是什么意思？由于我对 JMP 比较陌生，因此在此发表第一篇文章。我一直在尝试在拟合模型选项中运行 3 路效果测试，但收到错误消息“丢失 DF”。参数估计还给出“有偏差”和“归零”结果。在拟合模型中，我基本上选择 3 个效果，即年份（2013 年、2014 年）、类型（传家宝或标准）和品种（20 个品种，每个品种 4 个样本），然后选择“全阶乘”，然后运行标准最小二乘法选择效果杠杆作为重点。数据本身包含 20 个豆类品种，具有不同的测试结果，如产量、高度、重量等...... 当我使用年份 * 类型或年份 * 品种运行 2 路时，没有问题，但是当添加第三个效果时，问题就会发生......我想我只是想更多地了解这些错误，如果还有其他我应该做但我没有做的事情。
回复：丢失 DF？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />“偏置”和“归零”消息中有有用的信息。假设您的模型 A 和 B 中有两个术语（我知道您正在研究三向交互，但这更容易解释）。如果这两项是共线的（别名、相关、选择术语），那么在统计上 A 和 B 的影响就不能独立估计。这个问题可以通过将 A 或 B（但不能同时）放入模型中来解决。实际上，这就是 JMP 正在为您做的事情 - 如果它将 A 放入模型中并排除 B，则 A 将被标记为有偏差，B 将被标记为零。
回复：丢失 DF？我建议您对每个变量进行一系列 Y × X 拟合，然后查看输出结果。 请记住，根据您的数据类型（数字、连续、字符...标称等），将进行的所选分析会有所不同，这取决于您的数据类型。
回复：丢失 DF？只是为了补充 Peter 所说的内容，根据我的计算，带有截距、主效应、2 因子交互作用和 3 因子交互作用的完整模型（2 * 2 级和 1 * 20 级）将包含 80 个参数。 从你的描述来看，你有 80 个观察结果。 所以你将拥有一个饱和模型。 此外，根据数据的设计方式，可能无法估计其中一些参数，因为未观察到某些因子设置组合。
回复：丢失 DF？escheenstra：从您最初的帖子/问题来看，听起来您最初尝试使用分析 -> 拟合模型 -> 标准最小二乘建模子人格。 当您没有足够的自由度来估计您想要在该路径下估计的所有项时，可以使用基于替代回归的建模技术，这些技术仍然可以为实际问题提供最终答案手。 例如，偏最小二乘法是一种非常适合宽浅问题的技术……或者如果您正在运行 JMP Pro，那么一定要检查广义回归特性。
回复：丢失 DF？感谢您的帮助，我一定会检查一下。听起来好像不可能用我当前的数据集按原样运行该模型，除非有一些其他设置或选项可以提供某种“解决方法”。
回复：丢失 DF？基本上，我认为当您看到“有偏差”和“归零”结果时，发生的情况是您在模型中指定的项多于您有足够的自由度来估计的项。 因此，JMP 为您提供了这些消息...有点温和的提醒，以确保您指定的模型确实可以通过您收集的数据进行估计。 您可能需要查看专门讨论这个非常广泛的主题的“拟合线性模型”JMP 帮助书。
