フィットモデルプラットフォームで2次モデルを強制した場合と単純な2乗変換の場合の結果が異なるこんにちは、コミュニティの皆さん
2 次多項式と平方変換の結果の比較について質問があります。簡単にするために、このメッセージに添付する模擬データをいくつか作成しましたが、スクリーンショットを以下に示します。
多項式アプローチについては、「モデルの適合」プラットフォームで実行し、「切片なし」オプションにチェックを入れ、赤い矢印のオプションのモデル仕様オプションで「多項式の中心」のチェックを外しました (同様のディスカッションのおかげで発見したオプション: 解決済み: モデルの適合: 2乗変換と2次多項式 - JMP ユーザー コミュニティ)。次に、B と B の 2 乗の関数として A のモデルを作成し、モデルを B の 2 乗の関数として A になるように強制しました。そして、これらの結果をエクスポートしました。
平方変換アプローチに関しては、B の平方を使用して別の列 (下のスクリーン キャプチャの「B 平方」) を作成しました。結果は、以下に示すように同じではありません。
数式を開くと：
適合モデルアプローチからの予測式:
二乗変換による列の式:
ご覧のとおり、フィッティング モデル アプローチでは乗数「0.0129...」が使用されるため、結果は同じではありません。
A のモデルを B の 2 乗の関数として強制しようと努力しているにもかかわらず、適合モデル プラットフォームで予測方程式に乗数が常に存在する理由を理解するのを手伝っていただけますか。この背後にあるものは何ですか。
ありがとう。
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング実験計画法予測モデリングと機械学習ウィンドウズRe: フィットモデルプラットフォームで2次モデルを強制した場合と単純な2乗変換の場合の結果が異なるこんにちは@Julianveda : 最初の式 (0.0129 を含む) は、A を B の関数として予測するためのものです (指定したモデルに基づいて、A=0.0129*B*B)。もう 1 つの式 (B*B) は単に B*B なので、一致しないはずです。
Re: フィットモデルプラットフォームで2次モデルを強制した場合と単純な2乗変換の場合の結果が異なる@MRB3855 さん、ありがとうございます。あなたのおっしゃる通りだと思います。私が共有したリンクの議論から「中心多項式」の機能を調べていたときに混乱してしまいました。
