多項式フィットプリファレンスを中央に配置しないように設定できますか？やあ、
標準の多項式フィットは、フィットされたパラメーターの中央のセットを返します。 私は統計学者の観点から、なぜこれが行われるのかを理解していますが、ほとんどの科学と工学では、これは方程式を見るデフォルトの方法ではありません。 私は特別な選択に合わせてクリック、クリック、クリック、クリックすることでこれを回避できることを知っています...
非中心パラメータを使用するように多項式フィッティングのデフォルトの動作を設定する方法はありますか？ 私は好みを見てきましたが、何もジャンプしていません（小さなしゃれ）。
アンディ
分析Re：多項式フィットの設定を中央に配置しないように設定できますか？私はこの声明に少し混乱しています： "しかし、ほとんどの科学と工学では、これは方程式を見るデフォルトの方法ではありません。」 少なくとも開発するときのエンジニアとして二乗モデルでは、Y切片から始めて、方程式の各変数が応答を「移動」する量を理解します。 これは、ほとんどの科学者やエンジニアが方程式をどのように見ているかではないという意味ですか？ 私はあなたの見解を理解するよう求めています。 フィットモデル中に、切片なしオプションを選択できます。
Re：多項式フィットの設定を中央に配置しないように設定できますか？まず、データに必要な線形モデルまたは非線形モデルを実質的に自由に指定できます。 モデルの理論的根拠がある場合があります。 多くの場合、ありません。 そのため、経験的モデルには、理論的モデルのように完全に物理的な解釈がないことがよくあります。 つまり、各用語またはパラメーターには役割がありますが、必ずしも直接的な物理的属性を表すとは限りません。
回帰の線形予測子として使用される多項式展開の定数項は、経験的モデルです。 切片はx = 0でのy切片として解釈できますが、それだけが目的や用途ではありません。 これは原点での平均応答であり、予測子が中央に配置されている場合に役立ちます。 センタリングは理論モデルに基づいていません。 これは、回帰法のパフォーマンスに基づいています。 たとえば、1次を超える項が含まれている場合、パラメーター推定値の相関を減らすことにより、パラメーターの仮説検定の能力が向上します。
最後に、予測子がすべてゼロであり、切片がゼロ以外になる場合でも、応答yに他の寄与がある可能性があります。
