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Aide à l'interprétation des estimations de paramètres, de l'équation de prédiction et de l'erreur standard

Dans l'analyse Ajuster les moindres carrés, mon modèle comporte une variable catégorielle, « Section » avec trois valeurs « 1 », « 2 » et « 3 », et une variable continue, « Cycles ». J'ai trois questions.

1. Pourquoi le tableau Estimations des paramètres ne représente-t-il pas le modèle ? Cela ne me donne aucune information sur la section "3".
2. Puis-je modifier les options dans JMP afin que la sortie de l'analyse exclue le coefficient d'interception et renvoie simplement les coefficients des sections « 1 », « 2 » et « 3 » sous la forme 0,655, 0,789 et 0,804 ?
3. Comment interpréter l’erreur type totale pour une section donnée ? Dois-je simplement m'en tenir à l'erreur Std dans le tableau LSM, ou dois-je additionner l'erreur Std des estimations des paramètres ? c'est-à-dire Erreur Std (Interception) + Erreur Std (Section [#]) + Erreur St (Cycles) ?

Personnalisation de masseRe : Aide à l'interprétation des estimations de paramètres, de l'équation de prédiction et de l'erreur standard

Je ne recommande pas de le faire souvent, mais pour "voir" le modèle sans l'interception, vous pouvez toujours ajuster le modèle avec la section en tant que variable "by" (et supprimer la section du modèle, bien sûr). Vous obtiendrez trois modèles, un pour chaque section. L'ordonnée à l'origine pour chaque modèle sera l'interception combinée avec l'estimation des paramètres pour la section respective.

Cette approche pourrait vous permettre d'obtenir également "l'erreur standard" que vous recherchiez.

Je ne recommande généralement cette approche que pour comprendre le modèle global unique que vous avez déjà adapté. Un modèle serait préférable à trois.

Re : Aide à l'interprétation des estimations de paramètres, de l'équation de prédiction et de l'erreur standard

Merci pour la réponse.

1. Oui, l'estimation élargie est ce que je cherchais.
2. Définir le modèle global pour intercepter à zéro n'est pas ce que je voulais dire. Au lieu de cela, je voulais que les estimations de paramètres pour Section[#] incluent déjà l'interception (et non la différence avec l'interception). Mais je pense que cela va à l'encontre des conventions statistiques et je peux calculer ce que je veux assez facilement.
3. J'essayais de trouver l'erreur standard pour toutes les données d'une section donnée. Je me rends compte maintenant que ce n'est pas l'erreur standard des estimations des paramètres. Ce n'est pas non plus l'erreur standard dans le tracé LSM. L'erreur type du tracé LSM est calculée avec un écart type regroupé, car le tracé LSM suppose une variance égale entre tous les niveaux de facteur. Si je veux l'erreur standard pour une section, je dois la calculer séparément, ce que j'ai trouvé assez facile à faire avec l'outil Tabuler.

Re : Aide à l'interprétation des estimations de paramètres, de l'équation de prédiction et de l'erreur standard

Je vais apporter quelques réponses.

1. JMP omettra une valeur d'une variable nominale dans un modèle de régression et rapportera les coefficients pour toutes les autres - chaque coefficient est interprété comme l'effet de cette catégorie par rapport à la moyenne de toutes les catégories.Cela est nécessaire, car le modèle serait suridentifié si toutes les catégories étaient utilisées comme facteurs.Vous pouvez voir le coefficient pour toutes les catégories en cliquant sur "Estimations étendues" après avoir exécuté le modèle.Dans le cas où il y a 2 catégories, disons 0 et 1, JMP donnera un coefficient pour la catégorie 0, et la différence dans la variable de réponse entre les deux catégories sera 2x ce coefficient (les estimations développées montreront que la catégorie 1 a un coefficient avec même valeur absolue, mais de signe opposé).

2. Pour exclure l'interception, cochez simplement la case "pas d'interception" lors de la création du modèle d'ajustement.

3. Je ne suis pas exactement sûr de ce que vous demandez ici.Mais si vous voulez l'erreur standard globale pour le modèle, utilisez l'erreur standard indiquée dans le résumé de l'ajustement (pas n'importe quel coefficient individuel, mais l'erreur standard des résidus du modèle).