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Hilfe bei der Interpretation von Parameterschätzungen, Vorhersagegleichungen und Standardfehlern

In der Analyse „Kleinste Quadrate anpassen“ hat mein Modell eine kategorische Variable, „Abschnitt“, mit drei Werten „1“, „2“ und „3“, und eine kontinuierliche Variable, „Zyklen“. Ich habe drei Fragen.

1. Warum stellt die Tabelle „Parameterschätzungen“ das Modell nicht dar? Sie enthält keine Informationen zu Abschnitt „3“.
2. Kann ich die Optionen in JMP so ändern, dass die Analyseausgabe den Achsenabschnittskoeffizienten ausschließt und nur die Koeffizienten der Abschnitte „1“, „2“ und „3“ als 0,655, 0,789 und 0,804 zurückgibt?
3. Wie interpretiere ich den Gesamtstandardfehler für einen bestimmten Abschnitt? Bleibe ich einfach beim Standardfehler in der LSM-Tabelle oder addiere ich den Standardfehler der Parameterschätzungen? Also Standardfehler (Achsenabschnitt) + Standardfehler (Abschnitt[#]) + Standardfehler (Zyklen)?

MassenanpassungBetreff: Hilfe beim Interpretieren von Parameterschätzungen, Vorhersagegleichungen und Standardfehlern

Ich empfehle nicht, dies oft zu tun, aber um das Modell ohne den Schnittpunkt zu „sehen“, könnten Sie das Modell immer mit dem Abschnitt als „von“-Variable anpassen (und natürlich den Abschnitt aus dem Modell entfernen). Sie erhalten drei Modelle, eines für jeden Abschnitt. Der Schnittpunkt für jedes Modell ist der Schnittpunkt kombiniert mit der Parameterschätzung für den jeweiligen Abschnitt.

Mit diesem Ansatz können Sie möglicherweise auch zu dem "Standardfehler" gelangen, nach dem Sie gesucht haben.

Ich empfehle diesen Ansatz normalerweise nur, um das einzelne Gesamtmodell zu verstehen, das Sie bereits angepasst haben. Ein Modell wäre drei vorzuziehen.

Betreff: Hilfe beim Interpretieren von Parameterschätzungen, Vorhersagegleichungen und Standardfehlern

Danke für die Antwort.

1. Ja, die erweiterte Schätzung ist das, wonach ich gesucht habe.
2. Das Gesamtmodell so einzustellen, dass es bei Null abfängt, ist nicht das, was ich meinte. Vielmehr wollte ich, dass die Parameterschätzungen für Abschnitt [#] bereits den Schnittpunkt enthalten (nicht die Differenz zum Schnittpunkt). Aber ich denke, das verstößt gegen statistische Konventionen, und ich kann leicht genug berechnen, was ich will.
3. Ich habe versucht, den Standardfehler für alle Daten in einem bestimmten Abschnitt zu finden. Mir ist jetzt klar, dass dies nicht der Standardfehler der Parameterschätzungen ist. Es ist auch nicht der Standardfehler im LSM-Plot. Der Standardfehler des LSM-Diagramms wird mit einer gepoolten Standardabweichung berechnet, da das LSM-Diagramm von einer gleichen Varianz zwischen allen Faktorstufen ausgeht. Wenn ich den Standardfehler für einen Abschnitt haben möchte, muss ich ihn separat berechnen, was ich mit dem Tabulate-Tool leicht genug fand.

Betreff: Hilfe beim Interpretieren von Parameterschätzungen, Vorhersagegleichungen und Standardfehlern

Ich gebe ein paar Antworten.

1. JMP lässt einen Wert einer nominalen Variablen in einem Regressionsmodell aus und gibt die Koeffizienten für alle anderen an – jeder Koeffizient wird als Effekt dieser Kategorie im Verhältnis zum Durchschnitt aller Kategorien interpretiert.Dies ist notwendig, da das Modell überidentifiziert wäre, wenn alle Kategorien als Faktoren verwendet würden.Sie können die Koeffizienten für alle Kategorien anzeigen, indem Sie nach Ausführung des Modells auf „Erweiterte Schätzungen“ klicken.In dem Fall, in dem es 2 Kategorien gibt, sagen wir 0 und 1, gibt JMP einen Koeffizienten für Kategorie 0 an, und die Differenz in der Antwortvariablen zwischen den beiden Kategorien beträgt das Doppelte dieses Koeffizienten (erweiterte Schätzungen zeigen, dass Kategorie 1 einen Koeffizienten mit hat gleichen Absolutwert, aber entgegengesetztem Vorzeichen).

2. Um den Schnittpunkt auszuschließen, aktivieren Sie beim Erstellen des Anpassungsmodells einfach das Kontrollkästchen "kein Schnittpunkt".

3. Ich bin mir nicht ganz sicher, was Sie hier fragen.Wenn Sie jedoch den Gesamtstandardfehler für das Modell wünschen, verwenden Sie den Standardfehler, der in der Zusammenfassung der Anpassung angegeben ist (kein einzelner Koeffizient, sondern der Standardfehler der Residuen aus dem Modell).