段階的モデルの質問こんにちは、
サンプル データ ライブラリで Arrhythmia.jmp を使用します。たとえば、人の身長を予測したいとします。予測子として、他の 15 個の数値連続列を選択します。この質問に関しては、それは重要ではないようです。モデルでは、Y 変数を選択してモデル効果 (予測子) を構築した後、予測子の背後にこれらの数値が表示される傾向があります。例: 重量 - 71.7206。他の予測変数の場合、この数値は異なります。これらの数字は何ですか? SLS およびその他のモデリング プラットフォームを使用して、係数が生成されます。 Stepwise は (直接) 予測式を生成するものではなく、モデルを選択するものだと理解していますが、その目的が疑問に思います。これに関する文書はありますか?ドキュメントライブラリにはこれに関する情報が見つからないようでした。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングウィンドウズRe: ステップワイズ モデルの質問やあ@スターフルーツボブ、
これらの数値は対応する変数の平均であり、主効果と交互作用またはパワー項の間の共線性を避けるために、JMP はセンタリング (変数からの個々の結果をその平均値で差し引く) のみを行っています。
0 を中心としない 2 つの変数から交互作用/積項が作成される場合、ある程度の共線性が誘導されます (正確な量はさまざまな要因によって異なります)。 センタリング最初この潜在的な問題に対処します。
- このデータセットで、2 つの列を作成しました。1 つは Weight x Age (相互作用を手動で作成する前に 2 つの変数をセンタリングせず) で、もう 1 つは Weight x Age (各変数の平均を手動でセンタリング) です。 センタリングが可変インフレ率を低く抑えるのに役立つことがはっきりとわかります。
より完全な回答がここにあります：標準化 - 重回帰を実行する場合、いつ予測変数を中央に配置し、いつそれらを標準化する必要がありますか? - クロス検証済み (stackexchange.com)
モデルの完全な方程式を見たい場合は、"Response [...]" の横にある赤い三角形をクリックし、"Estimates" に移動してから "Show Prediction Expression" に移動します。 その後、同じレポートで完全な方程式を確認できます。各交互作用またはべき乗項の変数、およびモデル内の各項の係数が中心化されています。 (同じ赤い三角形で) [列の保存] をクリックしてから [予測式] をクリックすることもできます。 この操作により、データテーブルに新しい数式列が作成されます。この列をダブルクリックして、列プロパティの [数式] を選択すると、予測数式も確認できます。
この回答が参考になれば幸いです
