如何比較多條直線？ (y=ax+b)再會，
我對此有一些問題。
日：1,2,3,4,5
運算子：a、b、c、d
一天運行：r1、r2、r3
每次運行都有 2 個觀察值：o1、o2
將創建上述數據組合，
0毫克/毫升、1毫克/毫升、30毫克/毫升、
得出一條迴歸線（y = 濃度，x = 觀察值）。
因為我想弄清楚各個觀察值的變化有多大，
嘗試了很多方法但都不太令人滿意。
最後我嘗試比較已建立的迴歸線。
但是，Y軸截距和斜率要放在一起考慮，這樣比較並不容易。
我可以比較這些多元迴歸線來得出以下結論嗎？
1. 從一般迴歸來看，算子 c 的差距最大，而算子 b 的差距最小。
2. 對於運算子 d，日間變化顯著，因為迴歸線的變異數分析具有顯著的 P 值。
3. 當使用mean(o)作為o1和o2之間的平均值時，Variance(operator)會減少，因為它與SEM（而不是SD）有關
請幫我...
消費者與市場研究回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)我會像你一樣解釋這個分析。 各組之間不存在恆定偏差，但存在比例偏差。
回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)親愛的，
最後一件事要檢查...
在我發布的圖片中，
我是否可以得出結論，斜率（交互作用項）存在顯著差異，而截距項則不存在顯著差異？
因此，在這種情況下，我想我可以得出這樣的結論：
儘管斜率不同，但截距被認為是相同的，因此，重複性1~3之間沒有差異。
（據我所知，ANCOVA差異需要斜率差異和截距差值）
你能同意嗎？
回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)如果模型中的其他變數是您的群組概念的一部分，則您可以使用它們。
是的，這種分析傳統上稱為協方差分析 (ANCOVA)。
回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)解釋怎麼會是錯的，
終於到了目的地，拿到這個手辦了！！
你的幫助對我來說非常有用！
我有點困惑是否應該將[按]因素分配為“日、跑步等......”。
但現在這並不重要。
你解決了這個問題。
我的問題是，
我沒有以正確的方式排列資料。
它就像，
1毫克/毫升 30毫克/毫升
44.2 105.1
30.2 130.0
55.1...
這是真正的問題，我找不到運行 ANCOVA 所需的變數（連續）
經過你的幫助，
事實證明，
濃度觀察值
1 44.2
30105.1
1 30.2
30 130.0
……它最終適用於ANCOVA。
謝謝你！
回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)事實上，這確實有幫助。
尚未嘗試任何進一步的步驟，但在閱讀您的回應時我突然有了一個想法
展開 Y 並按「運算子」-1 將它們分組
一旦被“操作員”除並按“天”排序-2
....這樣，我期望我能回答問題； “Y 因操作員而異嗎？”或「日期變數是否影響操作員的 Y？」等。
我看不懂劇本，但我會嘗試，希望我能理解你的觀點。
非常感謝！
回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)線性模型需要 (X,Y) 對，但您描述了一種情況，其中每組中都有多個 Y，X=1。 怎麼會是這樣的情況呢？
以下是使用範例資料資料夾中的 Big Class 資料表的範例。 運行腳本來看看我在說什麼，並看看它是否適合您的情況。
Names Default to Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
fit = dt << Fit Model(
Y( :weight ),
Effects( :height, :age, :height * :age ),
Personality( "Standard Least Squares" ),
Emphasis( "Minimal Report" ),
Run(
:weight << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
Parameter Estimates( 1 ), Scaled Estimates( 0 ),
Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Residual by Predicted( 0 ),
Plot Studentized Residuals( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 ),
Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ), Box Cox Y Transformation( 0 )}
)
);
結果如下：
交互項是關鍵。 它用於測試問題“斜率是否取決於年齡組？” 此案例顯示事實並非如此，因為該項在 95% 的置信度下並不顯著。
您的分組更複雜（不僅僅是像 :age 這樣的單一變數），但想法是相同的。 因此，請考慮哪些變數可以用於定義群組，然後使用公式建立用於迴歸分析的分組變數。
回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)謝謝您的回覆。 請理解我無法附加範例文件。
嗯，目前我有資料 JMP 文件，例如，
日間操作員運作重複性
1 a r1 o1=47.2
1 a r1 o2=45.3
1 a r2 o1=49
1 a r2 o2=44.5
1 b r1...
對於 1 毫克/毫升...
您到底希望我創立什麼樣的專欄？
也許上面的資料集是 x=1, y=47.2, 45.3, ... 而您是說名義分組列？
喜歡，
1 a r1 o1 as, G1 ,
1 a r1 o2 as, G2, ...
？
祝你有美好的一天！！
回覆：如何比較多條直線？ (y=ax+b)您可以使用線性迴歸模型來完成此任務。 除了 Y 和 X 變數之外，您還需要建立分組變數。 將這些包含在您的模型中。 也將每個分組變數與 X 變數交叉。 分組變數的主效果檢定回答了有關每個組別的共同或獨特截距的問題。與分組變數的交互效應檢定回答了有關每個組別的共同或獨特斜率的問題。
請參閱此 JMP 說明指南，以了解有關擬合線性模型更多細節。
