안녕,
범주형 요인에 DOE를 사용합니다. 예측 공식은 선형 회귀입니다. 범주형 요인이 어떻게 처리되고 선형 회귀가 작동하는지 궁금합니다. 범주형 요인에 대한 재코딩이 있습니까? 누군가 JMP가 어떻게 처리하는지 관련 문서를 알려줄 수 있습니까?
안녕 @dadawasozo ,
사용 중인 플랫폼에 따라 범주형 변수에 대해 다른 인코딩이 있을 수 있습니다.
- "Fit Model"(Standard Least Squares) 접근법의 경우:
" 모델 적합 시작 창에서 명목 모델링 유형이 있는 열을 입력하면 JMP는 이를 내부적으로 일련의 연속 지표 변수로 나타냅니다. 각 변수는 –1, 0, 1 값만 가정합니다. (이 코딩은 명목 변수를 코딩하기 위해 표시 변수를 사용하는 많은 방법 중 하나입니다.) 명목 열에 N 레벨, 다음 N 이를 나타내기 위해서는 이러한 지표 변수 중 -1개가 필요합니다. (에 대한 필요성 N -1개의 지표 변수는 명목 열과 관련된 주효과가 다음과 같은 사실과 직접 관련됩니다. N –1 자유도.) 자세한 내용은 다음에서 다룹니다. 명목 요인 . "
에서 : 명목 효과 코딩에 대한 통계적 세부 사항
- "일반화 회귀"(표준 최소 제곱 또는 기타 추정 방법)의 경우:
" 일반화 회귀 특성에 사용되는 명목 변수의 매개변수화는 다른 적합 모델 특성을 사용하는 매개변수화와 다릅니다. 일반화 회귀 특성은 지표 함수 매개변수화를 사용합니다. 이 모수화에서 명목 변수 수준에 대한 지표에 해당하는 추정치는 해당 수준의 평균 반응과 마지막 수준의 평균 반응 간의 차이에 대한 추정치입니다. 마지막 레벨은 가장 높은 값의 주문 코딩이 있는 레벨입니다. 모델에 지표 기능이 포함되지 않은 수준입니다."
시작: 일반화된 회귀 성격 실행
플랫폼 간의 차이점을 조사하는 이 토론에 관심이 있을 수 있습니다(추정의 차이, 효과의 p-값, 적합 모델과 일반화 회귀 플랫폼 간의 ...). https://community.jmp.com/t5/Discussions/Random-effect-test/mp/659523#M84878
이 답변이 도움이 되길 바라며,
안녕 빅터,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 이러한 정보는 확실히 도움이 됩니다.
