線形回帰こんにちは、
私は自分のデータを分析するために使用しているものの正しい用語を探しています。これは多項線形回帰でも多変量線形回帰でもないことを理解しています。
いくつかの測定された標本にグローバルな線形フィットが欲しい そのため、5つのサンプルのxとyを測定しました。それぞれのサンプルはy = mx + nになります。これら5つのサンプルすべての線形回帰を一度に実行し、5つすべてについて1つのmとnを生成します。これの名前は何ですか？JMPでは、役割変数y、モデル効果xの「フィットモデル」を使用して、標本番号と交差します。
ありがとう、これまでのところ検索で見つかりませんでした！
Re：線形回帰私はそれをいくつかの測定された標本 "（x、y）の5つの観測があります。単純な線形回帰を使用して、線形トレンドモデルy = mx + nを近似します。このようなモデルは、2変量（YとXのコマンドを使用）または最小二乗法（モデルのフィットコマンドを使用）のいずれかで近似します。
Re：線形回帰こんにちは、
お返事ありがとうございます！同封されているのはサンプルレポートです。[モデルのフィット]コマンドが実際に期待どおりに機能するかどうかはわかりません。
線形依存性のある5つの異なるチップがあり、傾きは同じですが切片が異なります。5つのチップすべてに最適な単一のスロープを取得したいと考えています。これは温度（独立変数）の推定値として与えられるものだと思いますか？すべてのチップの見積もりが何を表しているのか、なぜ5ではなく4しかないのかわかりません。
Re：線形回帰1つは除外する必要があるため、5つの交差効果には4つの係数しかありません（他の4つによって決定されるため）。 5つの係数を表示する場合は、赤い矢印をクリックして、拡張推定値を取得し、5つのレベルすべてを表示します。 また、グラフが示すように、一般的な勾配があると思われる場合は、クロスタームを含めません。 チップ変数を含めるだけで、各チップの推定切片と1つの一般的な勾配推定のみが得られます。
Re：線形回帰ありがとうございました！はい、クロスタームは私が探していたものではありませんでした。モデル効果としてチップを追加するだけで、評価は単純な線形回帰と見なされますか？
Re：線形回帰それを片付けてくれてありがとう！Re：線形回帰番号。あ単純な線形回帰チップの各レベルのデータに個別に線を当てはめると、結果が得られます。ChipをBy analysisロールにした場合、またはBivariateでGroup Byメニューコマンドを使用した場合、これをBivariateで簡単に実行できます。ただし、SLRの結果は独立しています。切片と傾きは、チップ間で関係ありません。すべてのチップの傾きを同じに制限したいので、重回帰応答を予測変数に関連付ける方法を表すために項を追加できるモデル。
Re：線形回帰遅れて来ますが、非線形フィットでの並列処理テストでも、必要に応じて共通の勾配が得られることがわかりました。
[解析]メニュータブで、[特殊モデリング]を選択し、[非線形]を選択します。ダイアログボックスと[モデルの実行]でデータを（この場合はチップごとに）グループ化します。[フィット]ウィンドウで、[フィット曲線]タブ（赤い三角形）の下の[多項式（線形フィット）]を選択します。これにより、デフォルトで、すべてのグループに対して独立した勾配と切片が生成されます。勾配を共有するには、[線形フィット]タブ（赤い三角形）で[平行度のテスト]を選択します。新しいタブが開き、Parallel Fit Parameter Estimatesが表示されます。ここには、共有勾配と個々の切片があります。これがお役に立てば幸いです。
