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産業問題解決のための統計的思考
この例では、モデルを再度当てはめます。不純物モデルの適合を使用します。 ただし、今回は、カテゴリ予測子もモデルに追加します。
まず、追加します不純物Y変数として。
モデルにカテゴリ予測変数を追加することは、連続予測変数を追加することと同じです。 変数を選択してクリックするだけです追加.
以前のビデオでは、カテゴリ予測変数をコーディングするためのオプションについて説明しました。 JMP は、舞台裏で -1/1 効果コーディングを適用することを思い出してください。
モデルを実行すると、JMP はパラメータ推定表にカテゴリ予測変数の係数を表示します。
3つのレベルがあります原子炉であるため、次の 2 つの係数があります。原子炉.
2 つのシフトがあるため、次の係数は 1 つです。シフト.
予測式をオンにすると、JMP はモデルの完全な方程式を表示します。
予測プロファイラーを使用すると、カテゴリ予測子の値の変化が予測応答をどのように変化させるかを簡単に確認できます。
ために原子炉、他のすべてを一定に保ちながら、原子炉を 1 から 2 に変更すると、不純物約 0.2 単位増加します。 Reactor 1 と Reactor 2 の値を比較すると、この予測式の違いがわかります。
0/1 ダミー コード パラメーター推定値を表示するには、次を選択します。見積りその後指標のパラメータ化の推定、上の赤い三角形から。
のダミーコード化された推定値を見てみましょうシフト. ダミーコーディングで平均値を比較不純物平均への最初のシフト不純物2番目のシフトでは、他のすべてを一定に保ちます。 平均が不純物最初のシフトは、2 番目のシフトよりも約 0.1 単位高くなります。 しかし、この違いは重要ではありません。
