雙變量分析你好，
我想確認 JMP 執行的雙變量分析。
當只輸入 X 和 Y 參數時，隨後進行的統計分析是參數化的嗎？ 如果是這樣，是否可以進行非參數類型分析？ 如何進行？
提前致謝
已婚
分析回复：雙變量分析Fit Y by X 可以執行四種不同類型的分析，具體取決於 X 和 Y 的建模類型。 以下是基於所提供的建模類型的不同類型的分析。 這直接來自 Fit Y by X 對話框：
根據分析類型，如果結果是參數分析，則紅色小三角選項通常會有一個非參數選項。
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回复：雙變量分析你好丹，
感謝你的回复。 事實上，我表達得很糟糕。 我知道根據數據類型對 Y 與 X 擬合的分析和可能性。 我想對連續數據進行雙變量分析，但不遵循正常規律。
當我啟動適合 Y by X 模塊時，我填寫了 Y 和 X 字段，然後我得到了我的分析。 我的問題是我看不到 JMP 是將我的數據視為參數數據還是非參數數據。 當我點擊雙變量分析的紅色三角形時，我無法選擇我的數據類型，因此我不知道獲得的統計數據是基於什麼。
考慮到數據不服從正態分佈，如何確保分析完成？
我正在使用 JMP16.0.0
謝謝你的幫助
回复：雙變量分析用 X 擬合 Y，更具體地說是雙變量，執行標準最小二乘回歸。 回歸不假設您的數據呈正態分佈。 但它確實假設殘差（或誤差）服從正態分佈。 這種區別很重要，因為原始數據中將包含可能阻止其正常分佈的信號。 X 或解釋變量應消除信號的影響。 剩下的（誤差或殘差）需要服從正態分佈，以使回歸的所有統計推斷都有效。 這就是為什麼回歸分析也應始終包括對殘差的檢查。 雙變量將允許您執行殘差分析。
如果殘差不是正態分佈的，則有幾種選擇。 一種是轉換您的響應，使殘差可以呈正態分佈。 雙變量報告提供了多種選項來轉換您的響應。 它們可以在紅色彈出菜單的 Fit Special 下找到。
另一種選擇是使用擬合模型並指定廣義線性模型。 這將允許您指定分發響應。 廣義線性模型超出了我的範圍，但無論您的問題是什麼，都值得您研究。
回复：雙變量分析謝謝丹，
所有這些都非常有幫助，可以讓我完成我需要做的工作！
我找到並測試了你們所有的解決方案，它們都給了我答案。 我更喜歡用 X 擬合 Y，然後在擬合線性回歸模型後進行殘差分析！
