Trasformazione per ortogonalizzare le stime.Nei modelli standard dei minimi quadrati > Screening degli effetti Se entrambi Utilizzando stime standardizzate per avere varianze uguali e Utilizzando stime
vengono selezionati ortogonalizzati per essere non correlati e viene elencato un valore codificato ortogonale. Secondo il manuale in questa colonna è riportata la stima del parametro risultante dalla trasformazione che serve per ortogonalizzare le stime.
Che tipo di trasformazione viene utilizzata? Questi valori differiscono molto dalle stime senza trasformazione.
Analisi e modellazione dei dati di baseRe: Trasformazione per ortogonalizzare le stime.Ciao @NaiveElk787 : Nel file pdf a cui hai fornito un collegamento, si dice "L'opzione Usa stime ortogonali per non essere correlate applica una trasformazione per rimuovere la correlazione. Questa opzione è selezionata per impostazione predefinita quando le stime sono correlate. La trasformazione applicata è identica alla trasformazione utilizzata per calcolare le somme sequenziali dei quadrati. Le stime misurano il contributo aggiuntivo della variabile dopo che tutte le variabili precedenti sono state inserite nel modello".
Hmm, non ho mai veramente pensato al calcolo delle somme sequenziali di quadrati (a volte chiamate SS di tipo 1) come una "trasformazione". Quindi forse altri possono commentare? Intanto ti segnalo qui:
https://www.math.arizona.edu/~piegorsch/571A/STAT571A.Ch07.pdf
Re: Trasformazione per ortogonalizzare le stime.Sicuro,
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/en/support/jmp18/fitting-linear-models.pdf
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/effect-screening-plot-options.shtml
Re: Trasformazione per ortogonalizzare le stime.Ciao @NaiveElk787 . Confesso di non avere familiarità con questo output/opzione di JMP. Puoi fornire un collegamento al manuale di aiuto di cui parli?
Re: Trasformazione per ortogonalizzare le stime.
Re: Trasformazione per ortogonalizzare le stime.Ciao @NaiveElk787 : Benvenuto! Puoi mostrare il tuo risultato in modo che possiamo valutare meglio esattamente ciò che stai chiedendo?
