具有虛擬變量的多元回歸
如何在多元回歸中選擇截距？
我想要兩條線在 (0,100) 點穿過 Y 軸。
謝謝
托哈爾
基礎數據分析與建模回复：虛擬變量的多元回歸我假設您選擇了分析 > 擬合模型來啟動多元回歸。 啟動對話框底部的中央有一個複選框。 選擇它以從模型中刪除截距
回复：虛擬變量的多元回歸這篇文章描述瞭如何使用 Bivariate 平台和 by() .... 來收集斜率和截距：
從線性擬合常量斜率截距創建列
回复：虛擬變量的多元回歸也許需要更多細節，因為我是第三個做出回應的人，而且我對你的問題有不同的看法。 你說你想讓線穿過 (0, 100)。 這與 y 截距為零不同。 您可以使用非線性平台構建一個固定 y 軸截距為 100 的模型，並使用線性模型的其餘部分來估計具有該限制的參數。
請更清楚地說明您的情況，以便我們更好地為您提供幫助。
回复：虛擬變量的多元回歸哦，謝謝，我誤讀了這句話。
在 Fit Y - by - X / Bivariate Platform 中，還有一個選項可以將截距設置為固定值：
將截距限制為
回复：虛擬變量的多元回歸我正在嘗試進行多變量線性回歸。 連續變量解釋 -X，連續變量解釋 -Y，另一個虛擬因子是分類 0 或 1。 我知道這些線應該在 100 處切割 Y 軸，我想在模型中定義它。
類似於“hogi”建議的 Fit Y by X 平台中的解決方案，但我有兩條線 - 兩組。
非常感謝
@托哈爾，所以聽起來你有一個 ANCOVA 模型（一個分類因子 C 和一個連續的 X）並且你想對這些進行回歸 Y。定義 Y100 = Y-100。然後使用 Y100 作為您的回應。那麼你的模型中唯一的效果就是 C*X，沒有截距。 見下圖。 此外，在紅色三角形下拉菜單中取消選擇“中心多項式”。
運行此程序並獲得以下信息： 記住 Y100 是 Y-100。 所以，當Y100=0時，Y=100。 然後，您可以通過保存預測公式/圖形生成器/等發揮創意，使 Y 軸恢復到原始比例（將其向上移動 100）。
回复：虛擬變量的多元回歸非常感謝
我不關心我得到的結果；線在 (0,0) 中穿過 Y 軸 - 見附件。
我的目標是檢查兩個治療組之間的比率（即斜率）是否存在差異。沒有必要檢查截距是否存在差異，我想在模型和表示圖中都將其設置為 (0,100)。
非常感謝！！！！！
托哈爾
回复：虛擬變量的多元回歸@托哈爾假設你的模型是正確的（我懷疑你的殘差圖等），參數估計和/或方差分析表中的 p 值說明了這個故事（它們是等價的）如果小於 0.05（即“通常”閾值/類型 1 錯誤率），那麼您可以聲稱斜率存在差異。 嚴格來說，您正在測試與簡化模型 Y100=0 是否有任何差異（即，只是噪聲）。 p 值表示拒絕 Y100= 0 模型，支持雙斜率模型（其中 slope1 = - slope2）。
回复：虛擬變量的多元回歸在使用 Fit Special 並指定 Y 截距 = 100 之前，您是否嘗試過平台菜單（紅色三角形）中的分組依據命令？
回复：虛擬變量的多元回歸@托哈爾. 再三考慮，使用相同的模型進行交互（如我所說）和從開始開始的天數。（見下文）。 然後通過交互參數估計的 p 值評估斜率的等效性。 添加額外的項將為斜率估計提供更大的靈活性（不強制 slope1 = -slope2）。
回复：虛擬變量的多元回歸@托哈爾有關更多詳細信息，請參閱我之前的帖子。請注意，我在沒有截距的情況下對 T 和 T*ARM 上的 Y-100 進行了回歸。
因此，最終方程為 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 否則。 I(ARM=S) 的定義類似。 因此，B1 和 B2 是總體平均斜率 (B0) 的偏差。 這樣定義，ARM C 的斜率 = B0+B1，ARM S 的斜率 = B0+B2。 並且，要看公截距是100，等式兩邊都加上100就可以了。
Y = 100 + B0*T + B1*T*I(ARM=C) + B2*T*I(ARM=S)。
