正確的自由度？你好，
我使用擬合模型函數對具有 6 種不同分類效應的連續變量進行建模。 然而，為模型列出的 DF 給出為 8 而不是 6，並且參數估計將這些分類變量中的兩個分別分為兩類。 為什麼這兩個變量被分為兩類？ 自由度是否正確？ 我提供了擬合模型屏幕和參數估計屏幕的照片。 謝謝你！
基礎數據分析和建模回复：正確的自由度？你好@JenniferB ,
歡迎來到社區！
在沒有完全訪問數據的情況下回答您可能會有點複雜，但我會盡力利用屏幕截圖提供的信息。 如果我對您的數據集的一些假設是錯誤的，請糾正我。
讓我們看看為您的模型計算的自由度 (DF) 背後的內容：
- 數據集中的 DF：查看“方差分析”面板，您的數據集中似乎有 50 個不同的觀察值，因此總共有 50 個自由度。 如果您有重複的觀測值，這意味著如果您有具有相同 X 值的觀測值，這些觀測值不會增加任何自由度（但它們可能有助於估計響應方差）。
- 模型中的 DF ：模型“消耗”的 DF 數量取決於您擁有的因子類型。 例如，每個數值連續因子在模型中使用 1 DF 來估計方程中的參數。 對於分類因子，使用的 DF 數量取決於級別數：對於分類因子中的 N 個級別，建模中使用的 DF 數量為 N-1，因為最後一個水平參數估計可以從其他水平參數估計中計算出來：在 3 水平因子的情況下，水平估計的總和為 L1+L2+L3 = 0。
這裡的例子是根據肉類類型的熱狗價格方程，您可以檢查 3 級參數估計值的總和確實等於 0：
回到你的主題，你的模型中似乎有以下因素：
- Q28：性別：2級分類因素（代表1 DF），
- Q31：家鄉：3級分類因素（代表2個DF），
- Q32：最高程度：2級分類因子（代表1 DF），
- Q39：EuthExp：3 級分類因子（代表 2 個 DF），
- Q43：PriorTraining：2 級分類因子（代表 1 DF），
- Q44：Euth6mos：2 級分類因子（代表 1 DF）。
因此，JMP 中的計算是正確的，模型中總共使用了 1+2+1+2+1+1 = 8 個 DF，數據集中有 50 個可用的 DF，因此剩下 42 個 DF 用於誤差估計，如“方差分析”面板中所示。
我希望這個答案能夠澄清您所看到的輸出，
回复：正確的自由度？是的，這是有道理的！ 感謝您的幫助！
仁
回复：正確的自由度？只是一個可能的澄清，如果您總共有 50 個 DF，那麼您總共必須有 51 個觀察值。
回复：正確的自由度？是的，我忘記計算攔截的 1 DF，很好！
