ルールの参照:段階的回帰コントロール パネル (jmp.com)および結合ルールの例: JMPヘルプ
どなたか、学期への入学を検討する際の 2 つのテストについてさらに詳しく教えていただけますか。 また、説明が段階的な後方選択に基づいて行われていれば、非常に役立ちます。
」計算しますp - 前例のある用語の入力を検討する場合の 2 つの別々のテストの値。 最初p -価値、 p 1 、用語をその前の用語とグループ化し、結合として入力されるグループの有意確率をテストすることによって計算されます。 Fテスト。 二番目p -価値、 p 2 , 先行する項がすでにモデルに入力された後に、項の入力に対する有意確率をテストした結果です。 前例のある用語のエントリの最終的な有意確率は max( p 1 、 p 2 )。」
1.「最初のp -価値、 p 1 、用語をその前の用語とグループ化し、結合として入力されるグループの有意確率をテストすることによって計算されます。 Fテスト。" - は、制限されたモデルが交差項と前例である場合に実行されている部分的な F テストです。 無制限のモデルには、関係するすべての予測子が含まれます。 したがって、3 つの変数の効果をテストしています。
2. 2番目p -価値、 p 2 , 先行する項がすでにモデルに入力された後に、項の入力に対する有意確率をテストした結果です。 前例のある用語のエントリの最終的な有意確率は max( p 1 、 p 2 ）。
――ということは、決め手はp2ということですか？
・p1、p2に比べてP値が大きいほど自由度が高くなります。
選ぶ基準が分からず困っています。
私が理解しているのは、段階的回帰では、デフォルトで先行項が削除されると、クロス項も削除されるということです。
前もって感謝します！
