正确的自由度？你好，
我使用拟合模型函数对具有 6 种不同分类效应的连续变量进行建模。 然而，为模型列出的 DF 给出为 8 而不是 6，并且参数估计将这些分类变量中的两个分别分为两类。 为什么这两个变量被分为两类？ 自由度是否正确？ 我提供了拟合模型屏幕和参数估计屏幕的照片。 谢谢你！
基础数据分析和建模回复：正确的自由度？你好@JenniferB ,
欢迎来到社区！
在没有完全访问数据的情况下回答您可能会有点复杂，但我会尽力利用屏幕截图提供的信息。 如果我对您的数据集的一些假设是错误的，请纠正我。
让我们看看为您的模型计算的自由度 (DF) 背后的内容：
- 数据集中的 DF：查看“方差分析”面板，您的数据集中似乎有 50 个不同的观察结果，因此总共有 50 个自由度。 如果您有重复的观测值，这意味着如果您有具有相同 X 值的观测值，这些观测值不会增加任何自由度（但它们可能有助于估计响应方差）。
- 模型中的 DF ：模型“消耗”的 DF 数量取决于您拥有的因子类型。 例如，每个数值连续因子在模型中使用 1 DF 来估计方程中的参数。 对于分类因子，使用的 DF 数量取决于级别数：对于分类因子中的 N 个级别，建模中使用的 DF 数量为 N-1，因为最后一个水平参数估计可以从其他水平参数估计中计算出来：在 3 水平因子的情况下，水平估计的总和为 L1+L2+L3 = 0。
这里的例子是根据肉类类型的热狗价格方程，您可以检查 3 级参数估计值的总和确实等于 0：
回到你的主题，你的模型中似乎有以下因素：
- Q28：性别：2级分类因素（代表1 DF），
- Q31：家乡：3级分类因素（代表2个DF），
- Q32：最高程度：2级分类因子（代表1 DF），
- Q39：EuthExp：3 级分类因子（代表 2 个 DF），
- Q43：PriorTraining：2 级分类因子（代表 1 DF），
- Q44：Euth6mos：2 级分类因子（代表 1 DF）。
因此，JMP 中的计算是正确的，模型中总共使用了 1+2+1+2+1+1 = 8 个 DF，数据集中有 50 个可用的 DF，因此剩下 42 个 DF 用于误差估计，如“方差分析”面板中所示。
我希望这个答案能够澄清您所看到的输出，
回复：正确的自由度？是的，这是有道理的！ 感谢您的帮助！
仁
回复：正确的自由度？只是一个可能的澄清，如果您总共有 50 个 DF，那么您总共必须有 51 个观察值。
回复：正确的自由度？是的，我忘记计算拦截的 1 DF，很好！
