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嵌套效应的广义回归参数化

我在广义回归中使用嵌套效果，发现参数化似乎很奇怪，可能是错的？在参数估计中，我希望嵌套因子的每个级别都有一行，只有[]中的那个级别的名称。  相反，它使用该级别和参考级别之间的差异。  对于最后一行，您将获得[参考级别 - 参考级别]的条目。  这对我来说没有意义。  为了说明运行附加代码，您将在参数估计表中看到包括以下内容的行：

 

泰尔米	估计	标准错误	Wald ChiSquare	问题> ChiSquare	降低95％	上95％
...
地区[西南]：州[南卡罗来纳州 - 怀俄明州]	-3.902821	115.44404	0.0011429	0.9730	-230.169	222.36334
...
地区[西南 - 西南]：州[新墨西哥州 - 怀俄明州]	1547.9147	121.83319	161.42203	<0.0001 *	1309.1261	1786.7034
地区[西南，西南]：国家[得克萨斯怀俄明]	1854.3527	115.99596	255.56355	<0.0001 *	1627.0048	2081.700 6

 

对于State的参考类别的减法很好，就像SAS参数化（我知道它与其他JMP平台不同），但对于Region，它没有意义吗？我该如何解释？

谢谢

冈特

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Seasonal Flu.jmp" );
Fit Model(
 Y( :Flu Cases ),
 Effects( :Region, :State[:Region] ),
 Personality( "Generalized Regression" ),
 Generalized Distribution( "Normal" ),
 Run(
  Fit(
   Estimation Method( Standard Least Squares ),
   Validation Method( None ),
   Normal Quantile Plot( 1 ),
   Active Parameter Estimates( 1 )
  )
 ),
 SendToReport( Dispatch( {}, "Model Launch", OutlineBox, {Close( 0 )} ) )
);