逐步模型问题你好，
使用示例数据库中的 Arrithmia.jmp。例如，假设我想预测一个人的身高。对于预测变量，我选择了 15 个其他数字连续列。对于这个问题，似乎并不重要。在模型中，选择 Y 变量并构建模型效应（预测变量）后，我倾向于在预测变量后面看到这些数字。例如：重量-71.7206。对于其他预测变量，这个数字会有所不同。这些数字是什么？使用 SLS 和其他建模平台可以生成系数。我知道逐步是用于模型选择而不是（直接）预测方程生成，这让我想知道它们的目的。有这方面的文档吗？在文档库中我似乎没有找到这方面的信息。
高级统计建模基础数据分析和建模视窗回复：逐步模型问题你好@StarfruitBob ,
这些数字是相应变量的均值，而 JMP 仅进行居中处理（用变量的均值减去每个单独的结果），以避免主效应和交互项或幂项之间出现共线性。
如果交互项/乘积项是从两个不以 0 为中心的变量创建的，则会引起一定程度的共线性（确切数量取决于各种因素）。 定心第一的解决了这个潜在的问题。
- 在这个数据集上，我创建了两列：一列是 Weight x Age（在手动创建交互之前没有将两个变量居中），一列是 Weight x Age（手动以每个变量的平均值为中心）。 您可以清楚地看到，居中有助于将可变通货膨胀因子保持在较低水平。
可以在这里找到一些更完整的答案：标准化——进行多元回归时，什么时候应该将预测变量居中？什么时候应该对它们进行标准化？ - 交叉验证 (stackexchange.com)
如果您想查看模型的完整方程，可以单击“响应 [...]”旁边的红色三角形，转到“估计”，然后选择“显示预测表达式”。 然后，您将能够在同一份报告中看到完整的方程式，每个交互项或幂项的变量居中，以及模型中每个项的系数。 您也可以（在同一个红色三角形中）点击“保存列”，然后点击“预测公式”。 此操作将在您的数据表中创建一个新的公式列，如果您双击该列并选择列属性“公式”，您还可以查看预测公式。
希望这个回复对你有帮助
