與序數的相關性你好，
從設計評估中的相關性結果中，我不明白您如何估計
如果我理解正確，繼續之間的相關性是皮爾遜相關性的絕對值，但是當涉及序數時它是什麼？
我可以看到在序數中可用的相關性是（nr of levels） - 1 但我不確定如何計算這些相關性。
例如，序數變量 X3 由 X3 1 和 X3 2 表示，但沒有 X3 3。
然而，當根據其他序數 X4 評估 X3 時，相關性是針對整個 X3 與特定 X4 級別（即 X3*X4 1 和 X3*X4 2 - 所以所有 X4 級別）
謝謝你的時間。
電動汽車
美國能源部回复：與序數的相關性估計的相關性使用模型矩陣中的列。 您必須將設計矩陣中此因子的列擴展到模型矩陣中的列。 模型矩陣中的列數比層數少 1。 這是因為最後一個級別的估計值等於其他級別的估計值的負和。
請參閱有關JMP 中線性模型的參數化。
回复：與序數的相關性你好，
感謝您的回答。
但是，我不確定我是否理解如何做到這一點。 我知道這並不像獲取設計矩陣並檢查相關性那麼簡單。
我需要模型矩陣，這意味著我必須首先設置模型。 但是，然後呢？
如何在 JMP 上找到模型矩陣？
以及如何使用我的 DoE 擴展模型矩陣？
然後在擴展矩陣上我怎麼做才能找到相關性？
謝謝你的時間
回复：與序數的相關性當 JMP 在設計階段和分析階段為您提供此信息時，我不知道您為什麼要計算估計值的相關性。 這是幫助 > 腳本指南 > 對像中的一個示例，說明瞭如何獲取模型矩陣 X：
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 );
