모수 추정, 예측 방정식 및 표준 오차 해석에 도움최소 제곱 적합 분석에서 내 모델에는 세 개의 값 "1", "2"및 "3"과 하나의 연속 변수 "Cycles"가있는 범주 형 변수 "섹션"이 있습니다.세 가지 질문이 있습니다.
- 모수 추정치 표가 모델을 나타내지 않는 이유는 무엇입니까? 섹션 "3"에 대한 정보를 제공하지 않습니다.
- 분석 결과가 절편 계수를 제외하고 섹션 "1", "2"및 "3"계수를 0.655, 0.789 및 0.804로 반환하도록 JMP에서 옵션을 변경할 수 있습니까?
- 주어진 섹션에 대한 총 표준 오차를 어떻게 해석합니까? LSM 테이블의 Std 오류를 고수합니까, 아니면 모수 추정치의 Std 오류를 더합니까? 즉, 표준 오류 (절편) + 표준 오류 (섹션 [#]) + St 오류 (사이클)?
다른Re : 모수 추정, 예측 방정식 및 표준 오류 해석에 도움몇 가지 답변을 드리겠습니다.
1. JMP는 회귀 모델에서 명목 변수의 한 값을 제외하고 다른 모든 계수에 대한 계수를보고합니다. 각 계수는 모든 범주의 평균에 대한 해당 범주의 효과로 해석됩니다.이는 모든 범주가 요인으로 사용되는 경우 모델이 과도하게 식별되기 때문에 필요합니다.모델을 실행 한 후 "확장 된 추정값"을 클릭하면 모든 범주에 대한 계수를 볼 수 있습니다.2 개의 범주 (예 : 0과 1)가있는 경우, JMP는 범주 0에 대한 계수를 제공하고 두 범주 간의 반응 변수의 차이는 계수의 2 배가됩니다 (확장 된 추정값은 범주 1에 절대 값은 같지만 반대 부호).
2. 절편을 제외하려면 Fit Model을 생성 할 때 "no intercept"확인란을 선택하십시오.
3. 당신이 여기서 무엇을 요구하는지 정확히 모르겠습니다.그러나 모형에 대한 전체 표준 오차를 원하는 경우 적합 요약에보고 된 표준 오차를 사용하십시오 (개별 계수가 아니라 모형 잔차의 표준 오차).
Re : 모수 추정, 예측 방정식 및 표준 오류 해석에 도움답장을 보내 주셔서 감사합니다.
- 예, 확장 된 견적이 제가 찾고 있던 것입니다.
- 전체 모델을 0에서 가로 채도록 설정하는 것은 제가 의미하는 바가 아닙니다. 오히려 Section [#]에 대한 모수 추정치에 이미 절편이 포함되기를 원했습니다 (절편과의 차이가 아님). 그러나 나는 이것이 통계적 관습에 위배된다고 생각하고 내가 원하는 것을 충분히 쉽게 계산할 수 있습니다.
- 주어진 섹션의 모든 데이터에 대한 표준 오류를 찾으려고했습니다. 나는 이것이 모수 추정치의 표준 오차가 아니라는 것을 깨달았습니다. LSM 플롯의 표준 오류도 아닙니다. LSM 그림은 모든 요인 수준에서 동일한 분산을 가정하므로 LSM 그림 표준 오차는 합동 표준 편차로 계산됩니다. 한 섹션에 대한 표준 오류를 원하면 별도로 계산해야하는데 Tabulate 도구로 쉽게 할 수 있다는 것을 알았습니다.
