Visualizzare i rapporti F delle stime di regressione?Esiste un'opzione per visualizzare il rapporto F (quadrato dei rapporti t) nella visualizzazione di regressione delle stime * individuali * in Adatta i minimi quadrati? So che JMP mostra il modello F-stat complessivo, ma sto cercando i rapporti F per ogni singola variabile indipendente.
Ri: Visualizza i rapporti F delle stime di regressione?Nelle stime dei parametri in uscita dalla piattaforma bivariata, non è disponibile una colonna da visualizzare che mostrerà il rapporto F. Se si utilizza una piattaforma diversa, è possibile fare clic con il pulsante destro del mouse sulla casella della tabella in questione, selezionare Colonne e vedere se è disponibile una colonna Rapporto F da visualizzare.
Indipendentemente da ciò, è possibile aggiungere la propria colonna Rapporto F alla casella della tabella. Di seguito è riportato un semplice esempio di come farlo 
Ecco il semplice script che ha aggiunto il rapporto F.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/big class.jmp" );
biv = dt << Bivariate(
Y( :height ),
X( :weight ),
Fit Line( {Line Color( "Medium Dark Red" )} )
);
// Get the t ratios
theTs = Report( biv )["Parameter Estimates"][Number Col Box( 3 )] << get;
// Convert them to F Ratio values
theTs[1] = theTs[1] ^ 2;
theTs[2] = theTs[2] ^ 2;
// Append them to the output Table Box
theTs = Report( biv )["Parameter Estimates"][Table Box( 1 )] <<
append( Number Col Box( "F Ratio", theTs ) );Ri: Visualizza i rapporti F delle stime di regressione?Potrei essere un po 'confuso, ma i rapporti F vengono visualizzati in Analisi della varianza (che fornisce le statistiche dell'intero modello) e negli output Test effetti della piattaforma Modello adattato. Sembra che tu voglia i test degli effetti che decompongono i DF del modello in ciascun DF.
Ri: Visualizza i rapporti F delle stime di regressione?Ciao @MAS ,
se si utilizza la piattaforma del modello di adattamento con una variabile dipendente continua, è possibile utilizzare la tabella dei test di effetto. Questo dà un test F per ogni effetto. per variabili continue questo è identico al test t. lo stesso per le variabili nominali o ordinali con solo due categorie. da più di due variabili di categoria questo test F è un po 'diverso dalle stime dei singoli parametri.
