Puis-je ajouter un ordinal et un nominal (colonnes) à un modèle de régression linéaire multiple?D'abord, je ne sais pas si cette question est logique pour vous, mais j'essaie d'analyser une fiche technique et il y a une colonne nominale et un ordinal. J'ai fait une régression linéaire multiple avec une seule colonne nominale, mais je ne sais pas si les choses changent si j'ajoute une autre colonne ordinale?
AnalytiqueRe: Puis-je ajouter un ordinal et un nominal (colonnes) à un modèle de régression linéaire multiple?Je suppose que vous voulez dire que vous avez une colonne de données nominale et une colonne de données ordinales et que vous souhaitez utiliser les deux comme effets lors du lancement de Fit Least Squares. Oui, vous pouvez. Sélectionnez Analyser> Ajuster le modèle. Sélectionnez la colonne contenant les données de réponse et cliquez sur Y. Sélectionnez les colonnes nominales et ordinales et cliquez sur Ajouter. Vous êtes maintenant prêt à exécuter le modèle de régression.
Re : Puis-je ajouter un ordinal et un nominal (colonnes) à un modèle de régression linéaire multiple ?Avez-vous consulté le fichier d'exemple BigClass. Il existe un "Fit Model" avec différents types de modélisation de données.
Ré : Puis-je ajouter un ordinal et un nominal (colonnes) à un modèle de régression linéaire multiple ?Puis-je poser une question complémentaire ? Dans ce cas, comment doit-on interpréter les estimations des paramètres ? Selon https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/ordinal-factors.shtml#, l'intercept lors de l'ajustement avec le facteur ordinal est le premier niveau de l'effet ordinal, tandis que selon https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml, l'intercept lors de l'ajustement avec le facteur nominal est la moyenne de tous les niveaux de l'effet nominal. Supposons que nous ayons à la fois un facteur nominal et un facteur ordinal dans un modèle, comment devons-nous interpréter l'intercept et chaque estimation ?
Merci!
