Re: 범주형 변수 인코딩이것이 도움이 되는지 확실하지 않습니다...하지만 사용자 지정 테스트를 통해 관심 있는 항목을 비교할 수 있습니다. 내가 뭔가를 놓치고 있지 않는 한, 당신의 필요에 따라 다시 코딩할 필요가 없습니다.
다음은 최근 토론입니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Linear-and-quadratic-contrasts-with-unequally-spaced-treatments/td-p/624288/page/2
다음은 JMP 도움말입니다.
커스텀 테스트(jmp.com)
범주형 변수의 인코딩안녕하세요 여러분,
나는 다음에 관심이 있습니다 *쉬운* JMP에서 범주형 변수를 다시 코딩합니다. 변수에 따라 어떤 수준을 서로 비교해야 하는지 지정할 수 있도록 이 작업을 수행하고 싶습니다. 모델에 모든 수준을 포함하는 경우 보고 싶은 차이점에 대한 p-값을 얻고 싶거나 모델 선택을 수행하고 특정 수준 차이만 포함하고 싶습니다. 이러한 경우 결과는 범주형 변수의 특정 인코딩에 따라 달라집니다.
어떤 경우에는 더미 인코딩이나 Reverse Helmert 등이 필요합니다. 손으로 하는 방법은 알지만 좀 더 편리한 방법이 있으면 좋을 것 같습니다.
이미 찾았지만 더미 인코딩만 다룹니다.
해결됨: JMP에서 레지스트리에 있는 범주형 변수의 매개변수화를 어떻게 조정합니까? - JMP 사용자 커뮤니티
어떤 도움이라도 주시면 감사하겠습니다!
기본 데이터 분석 및 모델링데이터 혼합 및 정리실험 설계Re: 범주형 변수의 인코딩답변 정말 감사합니다. 이제서야 답변드려 죄송합니다. 제가 범주형 요인만 가지고 있다면 이 방법이 아주 좋은 것 같습니다. 저는 DoEs를 다루기 때문에 보통 이 범주형 요인 하나만 있는 것이 아닙니다. 또한, 여러 개의 연속형 수치 요인과 이들의 이차 효과, 그리고 2중 상호작용도 있습니다. 그래서 표준 최소제곱 플랫폼을 통해 분석하고 싶습니다.
Re: 범주형 변수의 인코딩안녕하세요 @안자_W ,
간단한 선형 대조가 질문하신 내용을 해결하는 방법일 것 같습니다. Fit Model에서 선형 대조의 가장 기본적인 사용법을 설명하는 짧은 동영상이 있습니다. 대조는 더 큰 모델에서 (원래 변수를 다시 코딩하지 않고) 구체적인 비교를 수행하는 데 제가 가장 선호하는 방법이며, jmp를 사용하면 이러한 비교를 매우 쉽게 지정할 수 있습니다.
https://www.youtube.com/watch?v=YcFmp1KkLkY
도움이 되길 바랍니다!
@줄리안
Re: 범주형 변수의 인코딩안녕하세요 @안자_W ,
DoE에서 범주형 요인을 사용하는 경우, 기본적으로 범주형 요인에 대해 Gram-Schmidt 직교화 절차가 수행되어 k-레벨 범주형 요인을 k-1개의 연속 독립적이고 정규직교적인 요인(벡터)으로 변환합니다. 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.
그람-슈미트 공정 - 위키피디아
9.5: 그램-슈미트 직교화 절차 - 수학 LibreTexts
그람-슈미트 직교화 절차는 k-수준 범주형 요인과 관련된 k-1개의 독립 벡터가 정규직교(= 1단위 길이)되도록 하는 데 필요합니다. 이 "스케일링"은 설계에 포함된 모든 요인의 길이가 동일하도록 보장하여 모델 구축 중 효과 비교가 동일한 기준으로 수행되도록 합니다. 범주형 요인의 높은 기수(cardinality)로 인해 벡터 길이가 매우 길어져 해당 요인의 중요도가 실제보다 더 높거나 낮아질 수 있는 편향이 발생하지 않습니다.
이 요인 인코딩에 접근하려면 설계를 처음 생성할 때 " X 행렬 저장 "을 선택하거나, " DoE 대화 상자" 스크립트를 실행하여 동일한 설계 생성에 접근한 후, 동일한 설계를 (다시) 생성할 때 "X 행렬 저장" 옵션을 선택하세요. 스크립트를 약간 수정하여 X 행렬이 JMP 데이터 테이블 형식으로 표시되도록 할 수 있습니다.
이 밀접하게 관련된 주제에 대한 자세한 정보를 볼 수 있습니다: 다중 수준 범주형 요인에 대한 상관관계에 대한 DoE 색상 맵
이 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
