異なる勾配の近似 一般的な切片こんにちは - 回帰モデルをさまざまな勾配で適合させる方法がわかりませんが、共通の Interecpt です。
Y = 応答、GROUP (2 レベル)、時間 (共変量) と仮定します。
よろしく、ヴィンス
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片ありがとうございました。Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片これは、非線形プラットフォームを使用した別のアプローチです。例を添付します。解決するパラメータを設定する必要があります。切片は 1 つですが、2 つのグループの勾配パラメータは異なります。スクリプトがソリューション用に保存されます。
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片ありがとう - だから私はフィットモデルの実装が最初に共通の切片と勾配を取得するために必要であると仮定し、次に x でフィットして図を取得します。 ご協力いただきありがとうございます 。 感謝しますRe: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片フィットモデルからコピーしました@dale_lehman彼が提案したゼロまたは私が最初に推測した40の代わりに答えてください。 y を x でフィットさせるのではなく、モデルをフィットさせることから始めると、数値をコピーせずに両方のラインのパラメーターを取得できます。
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片ありがとう - fit y by x of 49 を使用して共通切片をどのように推定しましたか?.Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片適合モデルは、切片と 2 つの勾配を 1 つのステップで提供します。 この図は、fit y by x の読みやすい出力と fit model によって返されたパラメーターを比較しています。 それらを比較して、私はそれを困惑させました。私は願います@マークベイリー私が何かを誤解した場合に備えて見ています。
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片ありがとう...これを使わずにプロセスをステージングする別の方法があるかどうか知りたい..Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片ありがとう...しかし、以下のアプローチを採用すると、グループごとの Y 対 TIME のグラフに共通の切片がないように見えます。 ただし、時間を序数変数に変更すると、問題なく動作するようです。
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片ありがとう！ 見栄えがよかったので、40 にしました (とにかくゼロよりはましです)。
編集: 画像を追加します。 左は y による x の適合、中央は適合モデルです。 右は、フィット モデルから勾配を取得する方法を示しています。
@マークベイリー
Getting the slopes from Fit ModelGetting the slopes from Fit Modelモデルの適合から勾配を取得する
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片共通切片も推定したい場合は、この方法を試してください。
- 選択する分析 > モデルの適合.
- 左上の赤い三角形をクリックして選択を解除します中心多項式.
- を選択応答列をクリックしてよ.
- を選択時間とグループ列とクリックマクロを選択し、階乗から次数へ.
- を選択グループ効果そしてクリック削除.
- JMP は、この列のすべての用語を削除するかどうかを尋ねてきます。 クリックいいえ.
- クリック走る.
- JMP は、不足している効果について警告します。 クリック続く.
一般に、グループ効果をモデルに維持して、モデルの階層. しかし、それは各グループに固有の、または異なるインターセプトにつながります。 このようにして、共通の切片と固有のグループの勾配の推定値とテストを取得します。
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片@dale_lehmanいいね！
Male and Female groups have same interceptMale and Female groups have same intercept男性と女性のグループは同じインターセプトを持っています
Re: 異なる勾配のフィッティング 一般的な切片これは Fit Y by X で行うことができます: Y=応答、X=時間。プロットの後、GROUP ごとにグループ化します。次に、Fit Special を使用して、切片を 0 に制限します。
