多変数線形回帰こんにちは、みんな、
私は、世界50か国のデータを使用して、結果Aの多変数線形回帰モデルに取り組んでいます。
私は、50か国すべて、および各国で20年間の結果Aに関するデータを持っています。
合計すると、Aの値は約1000個あります。 提案された予測子については、私も同じです。
でも、国ごとに特徴があるので、それぞれの価値観を分けて扱うのは気が進まないです。
各国に20の値があることを考慮してモデルを調整し、それに合わせて調整する方法はありますか？
アナリティクスRe：多変数線形回帰こんにちは、
単純すぎるリスクを冒して、次のようにモデルを構築することを検討しましたか（Fit Modelプラットフォームで）：
Y A
効果：
国（名目）
年（連続）
国x年（つまり、インタラクション）
より洗練されたものをお探しの場合はお知らせください。
一番、
TS
Re：多変数線形回帰説明ありがとうございます。
混乱を避けるために、状況をもっと説明したいと思います。
国変数私は50のエントリを持っています
結果（A）私が持っている連続変数（各国に20列）
予測変数（B）私が持っている連続変数（各国に20列）
予測変数（C）私が持っている連続変数（各国に20列）
予測変数（D）私が持っている連続変数（各国に20列）
したがって、合計で、結果/予測子のエントリが1000個あります。
下の写真は私のデータがどのように収集されるかを説明しています。 それぞれの20年は含まれていません。
各国には特定の成長に続く20の価値観があるので、私がどのように調整すべきか説明していただけますか？ そしてそれを説明するために、変数ごとに1000の異なる値があります。
では、調整されたモデルをどのように説明しますか？
Re：多変数線形回帰こんにちは、
まず、JMPドキュメントとサンプルデータに含まれているサンプルを実行して、FitModelプラットフォームを探索することをお勧めします。
次に、質問を正しく理解した場合、予測子B、C、およびDが独立していると仮定して、結果用に1列、予測子ごとに1列のグループに列をスタックする必要があります（[テーブル]> [スタック]> [複数のシリーズスタック]） 。
その場合、モデルは最小になります。
Y：結果A
効果：
モデルから尋ねている質問によっては、予測子と国の間の相互作用も考慮する必要がある場合があります。
一番、
TS
Re：多変数線形回帰この有益な説明をどうもありがとう。
最後の質問ですか？各国の20年間の20の結果または予測因子が相関していることを示すために、適合モデルを調整する必要がありますか？すべての国を一緒に分析するとき
言い換えると... 私が1つの国だけをやっている場合、それぞれの1つの列は非常に単純なモデルになります。
でも、何年にもわたってすべての国をまとめているので、もっと洗練された対策が必要だと感じています。アドバイスをいただけますか？
Re：多変数線形回帰他の場所で同様の正確なケースが見つかりました.....
お知らせ下さい
私は私の国のさまざまな都市のごみの排出量を測定しています。 4つの時点で測定された予測変数として5つの独立変数があります。
時間の影響には興味がありません。 各変数の回帰係数を知りたいだけです。 それを見つけるために、各時点に1つずつ、4つの別々の重回帰を行うことができます。 しかし、4セットの結果があるので、データをうまく要約することはできません。 だから私の質問は、4つの時点すべてのデータを入力して1セットの回帰係数を取得する方法はありますか？
