Mostrar estimaciones de regresión 'F-ratios?¿Existe una opción para mostrar la relación F (cuadrado de las relaciones t) en la visualización de regresión de las estimaciones * individuales * en Ajustar mínimos cuadrados? Sé que JMP muestra el modelo F-stat general, pero estoy buscando las relaciones F para cada variable independiente solo.
Re: Visualizar estimaciones de regresión 'F-ratios?En la salida de estimaciones de parámetros de la plataforma bivariada, no hay una columna disponible para mostrar que muestre la relación F. Si está utilizando una plataforma diferente, puede hacer clic con el botón derecho en el cuadro de la tabla en cuestión, seleccionar Columnas y ver si hay una columna de F Ratio disponible para mostrar.
De todos modos, puede agregar su propia columna F Ratio al cuadro de la tabla. A continuación se muestra un ejemplo simple de cómo hacerlo 
Aquí está el script simple que agregó la relación 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 ) );Re: Visualizar estimaciones de regresión 'F-ratios?Puedo estar un poco confundido, pero las relaciones F se muestran en Análisis de varianza (que proporciona las estadísticas del modelo completo) y en los resultados de las Pruebas de efectos de la plataforma Modelo de ajuste. Parece que quiere las pruebas de efectos que descomponen los DF del modelo en cada DF.
Re: Visualizar estimaciones de regresión 'F-ratios?Hola @MAS ,
Si está utilizando la plataforma del modelo de ajuste con una variable dependiente continua, puede utilizar la tabla de pruebas de efectos. Esto da una prueba F para cada efecto. para variables continuas esto es idéntico a la prueba t. lo mismo para variables nominales u ordinales con solo dos categorías. formar más de dos variables de categoría que esta prueba F es un poco diferente de las estimaciones de parámetros individuales.
