서수와의 상관관계안녕,
디자인 평가의 상관 관계 결과에서 상관 관계를 추정하는 방법을 이해하지 못합니다.
- 순서 및 연속 요소 및
- 두 서수 사이의 상관 관계.
내가 올바르게 이해하면 계속 간의 상관 관계는 Pearson 상관 관계의 절대 값이지만 서수가 포함될 때 무엇입니까?
서수에서 사용 가능한 상관 관계는 (nr of levels) - 1이라는 것을 알 수 있지만 이러한 상관 관계를 계산하는 방법을 모르겠습니다.
예를 들어 서수 변수 X3은 X3 1 및 X3 2로 표시되지만 X3 3은 표시되지 않습니다.
그러나 X3이 다른 서수 X4에 대해 평가될 때 상관 관계는 전체 X3 대 특정 X4 수준에 대한 것입니다(즉, X3*X4 1 및 X3*X4 2 - 모든 X4 수준)
시간 내 줘서 고마워.
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암사슴Re: 서수와의 상관관계추정치의 상관 관계는 모델 행렬의 열을 사용합니다. 설계 행렬에서 이 요인에 대한 열을 모델 행렬의 열로 확장해야 합니다. 모델 행렬의 열 개수는 수준 개수보다 1개 적습니다. 이는 마지막 수준에 대한 추정치가 다른 수준에 대한 추정치의 음수 합과 같기 때문입니다.
에 대한 문서를 참조하십시오. JMP에서 선형 모델의 매개변수화.
Re: 서수와의 상관관계안녕,
답변해 주셔서 감사합니다.
그러나 어떻게 해야 하는지 잘 모르겠습니다. 나는 그것이 desing 행렬을 얻고 상관 관계를 확인하는 것만큼 간단하지 않다는 것을 이해합니다.
먼저 모델을 설정해야 하는 모델 행렬이 필요합니다. 하지만 그럼, 무엇?
JMP에서 모델 매트릭스를 찾는 방법은 무엇입니까?
그리고 DoE를 사용하여 모델 매트릭스를 확장하는 방법은 무엇입니까?
그런 다음 확장 행렬에서 상관 관계를 찾기 위해 무엇을 해야 합니까?
시간 내 줘서 고마워
Re: 서수와의 상관관계JMP가 설계 단계와 분석 단계에서 이를 제공할 때 추정치의 상관 관계를 계산하려는 이유를 모르겠습니다. 다음은 모델 행렬 X를 가져오는 방법을 보여주는 도움말 > 스크립팅 가이드 > 개체의 예입니다.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Drug.jmp" );
obj = dt << Fit Model(
Y( :y ),
Effects( :Drug, :x ),
Personality( Standard Least Squares ),
Emphasis( Minimal Report ),
Run
);
G = obj << Get X Matrix;
Show( G );
