이변량 분석안녕하십니까,
JMP에서 수행한 이변량 분석에 대한 확인을 받고 싶습니다.
X, Y 매개변수만 입력하면 통계 분석이 이후에 매개변수로 수행됩니까? 그렇다면 비모수형 분석이 가능한가? 어떻게 진행하나요?
미리 감사드립니다
기혼
해석학Re: 이변량 분석Fit Y by X는 X와 Y의 모델링 유형에 따라 네 가지 유형의 분석을 수행할 수 있습니다. 다음은 제공되는 모델링 유형에 따라 다양한 유형의 분석입니다. 이것은 Fit Y by X 대화 상자에서 바로 나타납니다.
분석 유형에 따라 결과가 파라메트릭 분석인 경우 빨간색 삼각형 옵션에는 일반적으로 비모수적 옵션이 있습니다.
찾고 있는 내용이 더 구체적이면 커뮤니티에서 더 많은 지침을 제공할 수 있습니다.
Re: 이변량 분석안녕 댄,
당신의 답변에 감사드립니다. 사실, 나는 나 자신을 나쁘게 표현했습니다. 데이터 유형의 기능에서 X에 의한 Y 적합의 분석 및 가능성을 알고 있습니다. 연속 데이터에 대해 이변량 분석을 수행하고 싶지만 정규 분포를 따르지 않습니다.
Fit Y by X 모듈을 시작할 때 Y 및 X 필드를 채우고 분석을 얻습니다. 내 문제는 JMP가 내 데이터를 파라메트릭 또는 비모수로 간주하는지 확인할 수 없다는 것입니다. 이변량 분석의 빨간색 삼각형을 클릭하면 데이터 유형을 선택할 수 없으므로 얻은 통계가 무엇을 기반으로 하는지 알 수 없습니다.
데이터가 정규분포를 따르지 않는데 어떻게 분석이 잘 되었는지 확신할 수 있을까요?
JMP16.0.0을 사용하고 있습니다.
당신의 도움을 주셔서 감사합니다
Re: 이변량 분석Fit Y by X, 특히 Bivariate는 표준 최소 제곱 회귀를 수행합니다. 회귀는 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정하지 않습니다. 그러나 잔차(또는 오차)가 정규 분포를 따른다고 가정합니다. 원시 데이터에는 정규 분포를 방해할 수 있는 신호가 있기 때문에 이러한 구분이 중요합니다. X 또는 설명 변수는 신호의 영향을 제거해야 합니다. 회귀의 모든 통계적 추론이 유효하려면 남은 것(오류 또는 잔차)이 정규 분포되어야 합니다. 그렇기 때문에 회귀 분석에는 항상 잔차 검사도 포함되어야 합니다. 이변량을 사용하면 잔차 분석을 수행할 수 있습니다.
잔차가 정규 분포를 따르지 않는 경우 몇 가지 옵션이 있습니다. 하나는 잔차가 정상적으로 분포될 수 있도록 응답을 변환하는 것입니다. 이변량 보고서는 응답을 변환할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다. 빨간색 팝업 메뉴의 Fit Special에서 찾을 수 있습니다.
또 다른 옵션은 모델 적합을 사용하고 일반화 선형 모델을 지정하는 것입니다. 그러면 배포 응답을 지정할 수 있습니다. 일반화된 선형 모델은 내가 여기서 다룰 수 있는 것 이상이지만 문제가 무엇이든 조사할 가치가 있습니다.
Re: 이변량 분석감사합니다 댄,
이 모든 것이 매우 도움이 되며 내가 해야 할 일을 할 수 있게 해 줄 것입니다!
귀하의 모든 솔루션을 찾고 테스트했으며 둘 다 제 대답을 제공합니다. 저는 선형 회귀 모델을 피팅한 후 Fit Y by X 후 잔차 분석을 선호합니다!
