具有虚拟变量的多元回归
如何在多元回归中选择截距？
我想要两条线在 (0,100) 点穿过 Y 轴。
谢谢
托哈尔
基础数据分析与建模回复：虚拟变量的多元回归我假设您选择了分析 > 拟合模型来启动多元回归。 启动对话框底部的中央有一个复选框。 选择它以从模型中删除截距
回复：虚拟变量的多元回归这篇文章描述了如何使用 Bivariate 平台和 by() .... 来收集斜率和截距：
从线性拟合常量斜率截距创建列
回复：虚拟变量的多元回归也许需要更多细节，因为我是第三个做出回应的人，而且我对你的问题有不同的看法。 你说你想让线穿过 (0, 100)。 这与 y 截距为零不同。 您可以使用非线性平台构建一个固定 y 轴截距为 100 的模型，并使用线性模型的其余部分来估计具有该限制的参数。
请更清楚地说明您的情况，以便我们更好地为您提供帮助。
回复：虚拟变量的多元回归哦，谢谢，我误读了这句话。
在 Fit Y - by - X / Bivariate Platform 中，还有一个选项可以将截距设置为固定值：
将截距限制为
回复：虚拟变量的多元回归我正在尝试进行多变量线性回归。 连续变量解释 -X，连续变量解释 -Y，另一个虚拟因子是分类 0 或 1。 我知道这些线应该在 100 处切割 Y 轴，我想在模型中定义它。
类似于“hogi”建议的 Fit Y by X 平台中的解决方案，但我有两条线 - 两组。
非常感谢
@托哈尔，所以听起来你有一个 ANCOVA 模型（一个分类因子 C 和一个连续的 X）并且你想对这些进行回归 Y。定义 Y100 = Y-100。然后使用 Y100 作为您的回应。那么你的模型中唯一的效果就是 C*X，没有截距。 见下图。 此外，在红色三角形下拉菜单中取消选择“中心多项式”。
运行此程序并获得以下信息： 记住 Y100 是 Y-100。 所以，当Y100=0时，Y=100。 然后，您可以通过保存预测公式/图形生成器/等发挥创意，使 Y 轴恢复到原始比例（将其向上移动 100）。
回复：虚拟变量的多元回归非常感谢
我不关心我得到的结果；线在 (0,0) 中穿过 Y 轴 - 见附件。
我的目标是检查两个治疗组之间的比率（即斜率）是否存在差异。没有必要检查截距是否存在差异，我想在模型和表示图中都将其设置为 (0,100)。
非常感谢！！！！！
托哈尔
回复：虚拟变量的多元回归@托哈尔假设你的模型是正确的（我怀疑你的残差图等），参数估计和/或方差分析表中的 p 值说明了这个故事（它们是等价的）如果小于 0.05（即“通常”阈值/类型 1 错误率），那么您可以声称斜率存在差异。 严格来说，您正在测试与简化模型 Y100=0 是否有任何差异（即，只是噪声）。 p 值表示拒绝 Y100= 0 模型，支持双斜率模型（其中 slope1 = - slope2）。
回复：虚拟变量的多元回归在使用 Fit Special 并指定 Y 截距 = 100 之前，您是否尝试过平台菜单（红色三角形）中的分组依据命令？
回复：虚拟变量的多元回归@托哈尔. 再三考虑，使用相同的模型进行交互（如我所说）和从开始开始的天数。（见下文）。 然后通过交互参数估计的 p 值评估斜率的等效性。 添加额外的项将为斜率估计提供更大的灵活性（不强制 slope1 = -slope2）。
回复：虚拟变量的多元回归@托哈尔有关更多详细信息，请参阅我之前的帖子。请注意，我在没有截距的情况下对 T 和 T*ARM 上的 Y-100 进行了回归。
因此，最终方程为 Y-100 = B0*T + B1*T*I(ARM=C) + B2*T*I(ARM=S)，其中 I(ARM=C) = 1 如果 ARM=C， 0 否则。 I(ARM=S) 的定义类似。 因此，B1 和 B2 是总体平均斜率 (B0) 的偏差。 这样定义，ARM C 的斜率 = B0+B1，ARM S 的斜率 = B0+B2。 并且，要看公截距是100，等式两边都加上100就可以了。
Y = 100 + B0*T + B1*T*I(ARM=C) + B2*T*I(ARM=S)。
