먼저이 질문이 당신에게 논리적인지 모르겠지만 데이터 시트를 분석하려고하고 있는데 하나의 명목 열과 하나의 서 수가 있습니다. 하나의 명목 열로 하나의 다중 선형 회귀를 수행했지만 다른 서수 열을 추가하면 상황이 바뀌는 지 모르겠습니까?
명목 데이터 열과 서수 데이터 열이 있고 최소 제곱 적합을 시작할 때 둘 다 효과로 사용하려고한다고 가정합니다. 그래 넌 할수있어. 분석> 모형 적합을 선택합니다. 응답 데이터가있는 열을 선택하고 Y를 클릭하십시오. 명목 및 순서 열을 선택하고 추가를 클릭합니다. 이제 회귀 모델을 실행할 준비가되었습니다.
추가 질문을 하나 할 수 있을까요? 이 경우 매개변수 추정치를 어떻게 해석해야 할까요? https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/ordinal-factors.shtml# 에 따르면 순서형 요인으로 피팅할 때 절편은 순서형 효과의 첫 번째 수준인 반면 https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml 에 따르면 명목형 요인으로 피팅할 때 절편은 명목형 효과의 모든 수준의 평균입니다. 한 모델에 명목형 요인과 순서형 요인이 모두 있는 경우 절편과 각 추정치를 어떻게 해석해야 할까요?
감사해요!
