多項式回帰直線を比較するこれは基本的なことかもしれませんが、JMP でこれを回避する方法を見つけるのに苦労しています。 これが以前にこのフォーラムで議論されていた場合は、ご容赦ください。 私は本質的に回帰線を統計的に比較したいと考えています。 ただし、これらは多項式曲線です。 私が JMP で試したすべてのオプションは、デフォルトで線形曲線に適合しますが、これはデータには適していません。
簡単に言えば、仮説検定を実行して、データセット内のカテゴリ間に違いがあるかどうかを評価したいと考えています。 「モデルの適合」ダイアログを使用してこれを行うことができます。 しかし、3次多項式として回帰することはできません。 したがって、JMP は自動的に線形フィットを適用します。
「モデルの適合」ダイアログで多項式適合を実行するよう JMP に指示する方法はありますか。
あなたの助けに感謝します。
分析データ表Re: 多項式回帰直線を比較する私が思うに@ジョージ役に立ったが、十分に進んでいない。 つまり、すべての X 項に対して交互作用項を追加する必要があります。 以下に同じ例を示しますが、すべての :height 用語に交互作用用語を使用しています。
したがって、このケースは、性別を超えた一意の切片、1 次、または 2 次の項は必要ないと結論付けています。
これらの効果検定は、グループ間のパラメーター推定値の違いに適していることに注意してください。 それらは等価には適していません。
Re: 多項式回帰直線を比較する曲線を比較する正式な統計検定が必要な場合は、カテゴリ変数をモデルに追加します。 Georg の例を使用すると、モデルは Height、Height^2、Height^3、Sex、Sex*Height、Sex*Height^2、Sex*Height^3 になります。
Sex のパラメーターのテストでは、切片に違いがあるかどうかがわかります。
Sex*Height パラメーターをテストすると、Height の勾配に違いがあるかどうかがわかります。
Sex*Height^2 のテストは、2 次パラメーター推定値に違いがあるかどうかを示します。
Sex*Height^3 のテストは、3 次パラメーターに違いがあるかどうかを示します。
Re: 多項式回帰直線を比較するこのモデルは、適合モデル プラットフォーム (マクロ --> 多項式から次数まで ...) で構築することもできます。
役割ごとにセックスを使用すると、個別の回帰モデルを適合させ、それらを式として保存し、必要に応じて比較できます。
Re: 多項式回帰直線を比較するゲオルグさん、こんにちは。
ありがとう、しかしこれは私の状況を助けません。 回帰を比較するために必要な 2 つのカテゴリ変数があります。
したがって、私が知らない何らかの方法がない限り、Fit Y by X は役に立ちません。
私がする必要があるのは、Fit Model ダイアログで多項式曲線を当てはめることです。
Re: 多項式回帰直線を比較するplatform fit y by x では、多項式回帰を実行でき、信頼領域も表示できます。
たぶんこれが役立ちますか？
