이진 범주 형 변수에 대한 PLS 회귀 계수 해석Partial Least Squares 특성과 함께 모형 맞춤을 사용하여 연속 종속 변수에 대한 모형을 작성했습니다. 설명 변수에는 여러 연속 변수와 두 가지 옵션 A 또는 B가 포함 된 범주 형 변수가 포함됩니다. 옵션 A와 B는 별도의 더미 변수로 취급됩니다. 피팅을 실행할 때 옵션 A의 회귀 계수는 약 -0.4이고 옵션 B의 회귀 계수는 비슷한 값입니다. 이것이 어떻게 될 수 있습니까? 나는 옵션 A에 대한 계수가 옵션 B에 대해 결정되었다고 가정했고, 적어도 두 계수가 다를 것으로 예상했다.
재 : 이진 범주 형 변수에 대한 PLS 회귀 계수 해석JMP에서 선형 예측 변수의 모수는 범주 항에 대한 계수의 합이 0이되어야합니다. 다음은 피트니스 데이터 세트를 사용한 PLS 회귀의 예입니다. 종속 변수는 Oxy입니다. 2 단계 예측 변수 Sex의 계수는 같지만 부호는 반대입니다.
그게 당신의 경우에 보이는 것입니까?
재 : 이진 범주 형 변수에 대한 PLS 회귀 계수 해석마크 안녕하세요, 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 내 2 단계 예측 변수에는 실제로 -0.3160 및 -0.2881의 계수가 있습니다. 데이터를 중앙에 배치하고 크기를 조정했으며 전체 데이터 집합에이 예측 변수에 대한 두 가지 수준 만 있는지 두 번 확인했습니다.
재 : 이진 범주 형 변수에 대한 PLS 회귀 계수 해석모르겠어요 다른 회원이 답을 얻었을 수도 있습니다.
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