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变换以使估计值正交化。

在标准最小二乘模型 > 效应筛选中，如果使用标准化估计值以使其具有相等的方差，并且使用估计值
如果选择正交化为不相关的，则会列出正交编码值。根据手册，此列显示了用于正交化估计值的变换所产生的参数估计值。

使用了哪种变换？这些值与未进行变换的估计值相差很大。

基础数据分析与建模回复：转换以正交化估计值。

你好@NaiveElk787 ：在您提供链接的 pdf 文件中，它说“使用正交化为不相关的估计值选项应用变换以消除相关性。当估计值相关时，默认选择此选项。应用的变换与用于计算连续平方和的变换相同。估计值衡量了在所有先前变量输入模型后变量的额外贡献”。

嗯，我从来没有真正想过计算连续平方和（有时称为 1 型 SS）是一种“变换”。所以也许其他人可以发表评论？与此同时，我会指出这一点：

https://www.math.arizona.edu/~piegorsch/571A/STAT571A.Ch07.pdf

回复：转换以正交化估计值。

当然，

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

回复：转换以正交化估计值。

你好@NaiveElk787 。我承认我不熟悉这个 JMP 输出/选项。你能提供你提到的帮助手册的链接吗？

回复：转换以正交化估计值。

回复：转换以正交化估计值。

你好@NaiveElk787 ：欢迎！你能展示一下你的输出结果吗，这样我们才能更好地评估你到底在问什么？