Salut,
J'utilise le DOE sur des facteurs catégoriels. la formule prédite est la régression linéaire. Je me demande comment le facteur catégorique est géré et donc la régression linéaire fonctionnera. y a-t-il un recodage sur les facteurs catégoriels ? Quelqu'un peut-il m'indiquer la documentation connexe sur la manière dont JMP gère cela ?
Salut @dadawasozo ,
Il peut y avoir un encodage différent pour les variables catégorielles selon la plate-forme que vous utilisez.
- Pour l'approche "Fit Model" (Standard Least Squares) :
" Lorsque vous saisissez une colonne avec un type de modélisation nominal dans la fenêtre de lancement Ajuster le modèle, JMP la représente en interne sous la forme d'un ensemble de variables d'indicateur continu. Chaque variable prend uniquement les valeurs –1, 0 et 1. (Notez que ce codage est l'une des nombreuses façons d'utiliser des variables indicatrices pour coder des variables nominales.) Si votre colonne nominale a n niveaux, alors n –1 de ces variables indicatrices sont nécessaires pour le représenter. (Le besoin de n –1 les variables indicatrices sont directement liées au fait que l'effet principal associé à la colonne nominale a n –1 degrés de liberté.) Tous les détails sont couverts dans Facteurs nominaux . "
Depuis : Détails statistiques pour le codage des effets nominaux
- Pour la "Régression Généralisée" (Moindres Carrés Standard ou autres méthodes d'estimation) :
" La paramétrisation des variables nominales utilisées dans la personnalité de régression généralisée diffère de leur paramétrisation à l'aide d'autres personnalités du modèle d'ajustement. La personnalité de régression généralisée utilise la paramétrisation de la fonction d'indicateur. Dans cette paramétrisation, l'estimation qui correspond à l'indicateur d'un niveau d'une variable nominale est une estimation de la différence entre la réponse moyenne à ce niveau et la réponse moyenne au dernier niveau. Le dernier niveau est le niveau avec le codage d'ordre de valeur le plus élevé ; c'est le niveau dont la fonction d'indicateur n'est pas incluse dans le modèle."
De : Lancer la personnalité de régression généralisée
Vous pourriez être intéressé par cette discussion où les différences entre les plateformes sont étudiées (différences dans les estimations, les valeurs p des effets, ... entre les plateformes Fit Model et Generalized Regression) : https://community.jmp.com/t5/Discussions/Random-effect-test/mp/659523#M84878
En espérant que cette réponse vous aidera,
Salut Viktor,
Merci beaucoup pour la réponse. Ces informations certainement utiles.
