关于估计的帕累托图的问题亲爱的社区，
我有三个关于 Pareto Plot of Estimates 的简短问题。
1. t Ratio是怎么计算的？
2. 如何解释 t 比率？
3. 黑色实线是 t 比率的累积；但是，我该如何解释这条线？
谢谢你！
回复：关于估计的帕累托图的问题感谢您提供非常好的效果图。
是否可以知道您使用哪个方程式来计算效果？
真挚地，
传统知识
回复：关于估计的帕累托图的问题非常感谢！
回复：关于估计的帕累托图的问题这个脚本可能会有用。 它创造了一个效果图.
回复：关于估计的帕累托图的问题Pareto 图是评估统计显着性并确定哪些效应不为空的方法之一。 检查参数估计的重要性。 如果试验由 JMP 设计，则 JMP 会为每个称为编码的连续因子保存一个列属性。 估计值基于连续和分类因素的编码水平。 这些估计值可直接用于评估其相关影响的大小。
回复：关于估计的帕累托图的问题我明白你的观点。 但是，有什么方法可以让我知道哪个参数的影响最大？
真挚地，
传统知识
回复：关于估计的帕累托图的问题您不想使用帕累托的估计效应，因为该效应受 x 变量的尺度影响。 例如，假设温度从 300 到 500，压力从 1 到 2 都在模型中。 如果它们具有相同的影响，则温度参数必须小得多，因为规模较大。 t 比率消除了这种影响。回复：关于估计的帕累托图的问题我通常建议不要尝试故意将 JMP 中的统计、测试和一般命名法的名称更改为其他“词”。 一般而言，JMP 开发人员会竭尽全力在分析平台对话窗口、报告和一般用户界面应用程序中使用普遍接受或认可的词/术语，因为这些词对于包含在报告或 JMP 用户界面项。 此外，所有 JMP 文档都与这些词有关……而不是被个人用户替换的词。
回复：关于估计的帕累托图的问题感谢你的回复。
是否可以从 t 比率改为估计效果？
真挚地，
传统知识
回复：关于估计的帕累托图的问题1. t比率是参数估计值/参数估计值的标准误差。
2. t 比率只是一个“统计数据”，可用于评估给定参数估计的显着性水平。
3. 该曲线只是 t 比率绝对值的总和，其主要目的是让您了解每个估计值相对于其他估计值的相对解释力。
