En forçant l'interception à zéro, pourquoi JMP ne fournit pas de R-carré?Bonjour, j'ai quelques questions.
Quand j'ai un modèle linéaire dans JMP, je veux forcer l'interception à zéro.
Alors, dans Fit spécial, J'ai choisi " Contraindre l'interception à 0 "puis j'ai eu la nouvelle sortie de JMP.
Mes questions sont
1) pourquoi JMP ne fournit pas de R-carré lorsque l'interception devient nulle?
2) Le R-carré est calculé par SSR / SST, puis-je calculer le R-carré par moi-même en utilisant les données fournies par JMP? Si j'ai calculé par moi-même, c'est plus élevé qu'avant. Est-ce possible? Dans ce cas, il indique que le R-carré est de 99%. Puis-je dire que ce R au carré est correct?
Merci,
AnalytiqueRe: Lorsque vous forcez l'interception à zéro, pourquoi JMP ne fournit pas de R-carré?Ce cas est l'un des «simplement parce que vous pouvez ne signifie pas que vous devriez».
Oui, la somme des carrés qui sont normalement utilisées pour calculer R carré est fournie. Mais le rapport qui en résulte n'a aucun sens. Le carré R est appelé «coefficient de détermination» en régression linéaire. Lorsque R carré est égal à 1, alors toute la variation de Y est expliquée ou déterminée par la variation de X. (Ce n'est pas une affirmation sur la causalité.) Lorsque R carré est égal à 0, alors Y est indépendant de X. C'est donc la moyenne de Y pour tout X. Mais votre hypothèse nulle est que Y = 0. L'ANOVA peut donc être statistiquement significative, mais le carré R n'est pas défini.
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