按比例估算是否無單位也許我只是中風了。希望有人向我證實/否認這一點。
消費者和市場研究數據存取質量和工藝工程回复：按比例估算是否無單位是的，這整件事可能都是 XY 問題。但我認為你剛剛解決了他的主要問題。
如何比較多個 Y 的期限估計（可以相互縮放，也可能不相關）。
Names default to here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");
dt << new Column("height * 1000", <<FORMULA></FORMULA>回复：按比例估算是否無單位您已經改變了體重秤。 它仍然是重量信息，但沒有單位。 重量和縮放重量之間存在一一對應的關係。
問題是Y。 無論如何改變 Y 的比例。 從英寸到埃到光年。 檢查 RMSE 的變化。 檢查“Z”的變化。
回复：按比例估算是否無單位
Names default to here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");
dt << New Column("Scaled weight", // unitless
<<FORMULA></FORMULA>
也許我過於簡單化了，但它與縮放估計完全匹配
fm = dt << Fit Model(
Y( :height ),
Effects( :weight ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Effect Leverage" ),
Run(Scaled Estimates(1))
);
我有太多的認知失調，因為我一直相信它們是無單位的，但我並不是破碎的。
也許我們溝通不暢，您的意思是每個因素都失去了自己的單位，但仍然保留了響應的單位？
回复：按比例估算是否無單位我同意馬克的觀點，向某人“證明”這一點可能非常困難。 馬克之前提到過這一點，但我將更詳細地介紹“證明”這一點的方法。
高度以英寸為單位。 所以平均高度（高度）將是英寸-英寸。 這個結果將以英寸為單位。
分母（取決於您使用的值）可能是因子範圍/2。 係數範圍也以英寸為單位。 除以 2 仍以英寸為單位。
編碼值則為英寸/英寸，因此英寸相互抵消。 那麼結果是無單位的。
如果他們不相信這一點，請讓他們告訴您單位是什麼。
回复：按比例估算是否無單位比例估計值是無單位的。 它們表示在沒有單位的新尺度上每單位變化的響應變化。 RMSE 是消除因素的固定效應後響應的估計標準差。 RMSE 仍然具有響應的原始單位。 將無單位縮放估計值除以有單位的 RMSE 會產生具有倒數單位的數量。 所以它不會是 Z 分數，因為 Z 沒有單位。 如果更改響應標度，則 RMSE 將發生變化，因此商也會發生變化。 它不會具有所需的標準正態分佈。
信念是很難推翻的。 儘管有數學證明或科學事實，人們仍會堅持信念。 我沒有任何建議可以保證改變信念會成功。
回复：按比例估算是否無單位謝謝@馬克貝利和@Byron_JMP
我有一個不相信我的人。你們有什麼辦法可以讓我向他們證明這一點嗎？
為了提供一些背景信息，他們試圖將縮放估計值除以 RMSE，以創建偽“Z 分數”。
*編輯*這樣做了並使它們成為 amtch，所以這是否意味著每個縮放估計值都以 Y 為單位（在本例中為高度）？
Names default to here( 1 );
dt = open("$SAMPLE_DATA\Big Class.jmp");
dt << New Column("Scaled height",
<<FORMULA></FORMULA>回复：按比例估算是否無單位標準化使得分子和分母具有相同的單位，因此單位“取消”並且結果是“無單位”或“尺度不變”。
這是肯定的。
回复：按比例估算是否無單位看到了，還是問。那麼這是肯定的吧？
回复：按比例估算是否無單位https://community.jmp.com/t5/Discussions/What-s-the-difference- Between-scaled-estimates-and-standardized/td-p/1176
