二変量解析こんにちは、
JMPによる二変量解析について確認をお願いします。
X パラメータと Y パラメータのみを入力した場合、その後の統計分析はパラメトリックに実行されますか? もしそうなら、ノンパラメトリック型分析を行うことは可能ですか? どうやって進める？
前もって感謝します
結婚
分析Re: 二変量解析Fit Y by X は、X と Y のモデリング タイプに応じて、4 つの異なるタイプの解析を実行できます。 提供されているモデリング タイプに基づくさまざまなタイプの分析を次に示します。 これは、Fit Y by X ダイアログ ボックスから直接得られます。
解析の種類によっては、結果がパラメトリック解析の場合、赤い三角形のオプションには通常、ノンパラメトリック オプションがあります。
探しているものがより具体的である場合は、コミュニティがより多くのガイダンスを提供できる可能性があります。
Re: 二変量解析こんにちはダン、
お返事ありがとうございます。 実際、私は自分自身をひどく表現しました。 私は、データのタイプの機能における X による Y の適合の分析と可能性を知っています。 連続データに対して二変量解析を行いたいのですが、通常の法則には従いません。
Fit Y by X モジュールを起動すると、Y フィールドと X フィールドに入力すると、分析結果が表示されます。 問題は、JMP が自分のデータをパラメトリックと見なすかノンパラメトリックと見なすかがわからないことです。 二変量解析の赤い三角形をクリックすると、データの種類を選択できないため、得られた統計が何に基づいているのかわかりません。
データが通常の法則に従っていないことを考慮して、分析が適切に行われたことを確認するにはどうすればよいですか?
JMP16.0.0を使用しています
ご協力いただきありがとうございます
Re: 二変量解析Fit Y by X、より具体的には Bivariate は、標準の最小二乗回帰を実行します。 回帰では、データが正規分布しているとは想定していません。 ただし、残差 (またはエラー) が正規分布していると仮定しています。 生データには、正規分布を妨げる可能性のある信号が含まれているため、この区別は重要です。 X または説明変数は、シグナルの影響を取り除く必要があります。 残ったもの (エラーまたは残差) は、回帰のすべての統計的推論が有効になるように正規分布する必要があります。 そのため、回帰分析には常に残差の調査も含める必要があります。 二変量では、残差分析を実行できます。
残差が正規分布していない場合、いくつかのオプションがあります。 1 つは、残差が正規分布できるように応答を変換することです。 二変量レポートには、回答を変換するためのオプションがいくつか用意されています。 これらは、赤いポップアップ メニューの [Fit Special] の下にあります。
もう 1 つのオプションは、モデルの適合を使用して、一般化線形モデルを指定することです。 これにより、配布応答を指定できます。 一般化された線形モデルは、ここで説明できる範囲を超えていますが、問題が何であれ、調べる価値があるかもしれません。
Re: 二変量解析ありがとうダン、
これらはすべて非常に役に立ち、私がしなければならない仕事をするのに役立ちます!
私はあなたのすべての解決策を見つけてテストしましたが、どちらも私の答えを教えてくれました。 線形回帰モデルを当てはめた後、Y を X で当てはめ、次に残差分析を好みます!
