帶有分類（字符）變量的回歸大家好，
我最近完成了一項測試，該測試在發射/點燃土豆槍後測量燃燒室內的壓力。 我對三種截然不同的燃燒室幾何形狀進行了這項測試。 我給每個燃燒室幾何圖形命名：Alpha、Bravo 和 Charlie。 我選擇不對這個因素使用名義或序數表徵
我知道在所有類型的建模中，最好盡可能清除分類變量。 不過假設性地說，如果我在回歸開發（擬合模型）中使用每個幾何圖形的名稱作為分類因素（字符類型），JMP 如何處理這種類型的因素？ 它有什麼假設嗎？ 有沒有我可以查看的特定報告告訴我使用這種類型的分類變量的“好”或“錯誤”？
我對模型開發和高級回歸分析相當陌生，感謝任何幫助或指導。
謝謝你！
-馬特
回复：帶有分類（字符）變量的回歸@mbdahl只要您願意使用特定於該類型模型和分類因素的假設，將三個幾何圖形表述為最小二乘回歸模型中的分類變量本質上沒有錯。 有關模型參數化和其他詳細信息，請參閱此處列出的統計詳細信息：
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/nominal-factors.shtml#ww65535
這是 JMP 文檔中的一個示例，似乎適合您的問題。 它被稱為方差的單向分析，因為這是模型參數化的方式......但它本質上仍然是參數和連續響應的線性模型。
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/#page/jmp/one-way-analysis-of-variance.shtml#ww229925
回复：帶有分類（字符）變量的回歸謝謝@statman期待你的答复！
我最初認為名義上可以工作，我會分別將 Alpha、Bravo 和 Charlie 引用為 1、2 和 3，但工作中的統計 SME 建議不要這樣做。
關於量化這三個類別，我目前正在努力通過其橢圓度來表示每個幾何體（通過所有邊緣點擬合橢圓體併計算長軸和短軸的比率）。 我不能使用音量，因為更感興趣的是如何形狀影響燃燒壓力波，最終影響我測量的壓力大小。 我可以擁有相同的體積，但腔室的體積卻截然不同，因此僅靠體積無助於捕捉幾何形狀的效果。 我也已經使用燃料量（以燃燒室體積的百分比衡量）作為一個因素，因此將體積作為一個額外的獨立因素將被視為重複計算。
為了回答您的最後一個問題，我們從每個腔室的頂部和側面進行了 6 次壓力測量，並確保在槍管入口附近和點火器附近進行測量。 腔室和環境之間的壓力相當相等（+/- 0.5 psi）。
總而言之，我知道在最小二乘擬合模型中使用 Alpha、Bravo 和 Charlie 作為角色類型的分類因素不是正確的方法。 然而，JMP 允許我這樣做。 我只是想知道它在後台做什麼，這樣我就可以指出它並在我的報告中說“這就是它的作用，它不好。”
回复：帶有分類（字符）變量的回歸馬特，
您可以選擇將數據類型分配給包含 3 種不同幾何圖形的列。 當然，認為這些連續是不正確的，並且很可能名義類型是正確的（除非您實際上可以將它們分配給某種順序）。 您仍然可以使用名義 x 創建模型，但這些模型確實是有限的。
我不能回答你所有的問題，但想提供一些高層次的想法：
1. 關於你的 3 類不同幾何形狀，你能更好地量化它們嗎？ 也許體積、角度、幾何的其他一些度量（甚至是一組度量）？ 這可能有助於更好地理解幾何形狀的哪些方面會影響壓力。
2. 我很好奇室內的壓力測量是如何以及在哪裡進行的？ 內壓是否平衡？ 腔內的壓力是否會發生變化（特別好奇，因為幾何形狀可能會影響這一點？）？ 您是否評估過測量系統的能力？
我還建議您先以圖形方式查看數據。 然後運行不同的模型，甚至更改數據類型以查看數據類型對分析輸出的影響。 學習軟件的好方法。
