798376_de-DE

liliconcom

Ändern Sie die Standardkodierung -1 1 der kategorialen Variable in 0 1 Kodierung

Liebe JMP-Community,

Ich habe festgestellt, dass beim Anpassen einer multiplen linearen Regression (y ~ X1 + X2, X1 ist eine kontinuierliche und X2 eine kategorische Variable) JMP die Dummy-Variable X2 standardmäßig als -1 1 definiert. Gibt es eine Möglichkeit, sie in 0 1 zu ändern, was der standardmäßigen Codierung der Dummy-Variablen in R entspricht? Danke!

Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Ändern Sie die Standardcodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Codierung 0 1

Hallo @Jogger560 : Im Pulldown-Menü mit dem roten Dreieck oben in der Ausgabe „Fit Model“ gibt es eine Option für Indikatorparametrisierungsschätzungen.

Betreff: Ändern Sie die Standard-Kodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Kodierung 0 1

Der Ratschlag für die Kodierung von Faktorstufen lautet konsistent äquivalent-distant, zentriert auf 0. Also -1, 1 für 2-Stufen, -1,0,1 für 3-Stufen.

Dies ist ein Zitat von Mark Bailey: „Die Codierung kommt der Analyse in mehrfacher Hinsicht zugute:

• Die Parameterschätzungen sind vergleichbar. Sie sind unabhängig von der zugehörigen Skala (Einheiten).
• Die Parameterschätzungen sind interpretierbar. Der Achsenabschnitt ist bei einer Schätzung mit realen Werten die Antwort, wenn alle Ihre Faktoren Null sind. Was bedeutet das? Bei der Codierung ist der Achsenabschnitt die mittlere Antwort am Ursprung (Mitte) Ihres Designs. Die anderen Parameter stellen immer noch die Änderung der Antwort bei einer Änderung des Faktors um eine Einheit dar, aber im codierten Raum ist eine Änderung um eine Einheit die Hälfte des Bereichs. Verdoppeln Sie die Schätzung und Sie erhalten die Änderung der Antwort über den gesamten Bereich des Faktors.
• Die Parameterschätzungen sind nicht oder nur minimal korreliert. Dadurch bleibt die Aussagekraft für die Signifikanztests erhalten.

Betreff: Ändern Sie die Standardcodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Codierung 0 1

Hallo @statman : Ich habe seine Frage so verstanden, dass sie sich auf den kategorialen Faktor (X2 in seinem OP) bezieht; Sie scheinen die Kovariate X1 zu diskutieren?

Betreff: Ändern Sie die Standard-Kodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Kodierung 0 1

Die Kodierung gilt für alle Faktorentypen in einem Experiment, ob kontinuierlich oder kategorisch. Dies ermöglicht einen einfachen Vergleich der Koeffizienten für die Analyse.

Betreff: Ändern Sie die Standard-Kodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Kodierung 0 1

Hallo @statman : Vielleicht, aber Ihr erster und dritter Aufzählungspunkt scheinen für X2 kategorisch nicht relevant zu sein.

Betreff: Ändern Sie die Standard-Kodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Kodierung 0 1

Ich habe einfach Mark Baileys Kommentare zur Faktorkodierung kopiert und eingefügt … Ich wollte nicht Rosinen herauspicken, was er geschrieben hat:

https://community.jmp.com/t5/Discussions/DOE-Code-and-Uncoded-levels-of-factor/td-p/61864

Betreff: Ändern Sie die Standardcodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Codierung 0 1

Vielen Dank! Ich muss auch die Korrelation der Schätzungen unter der Kodierung 0, 1 ermitteln. Gibt es eine Möglichkeit, das zu tun?

Betreff: Ändern Sie die Standard-Kodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Kodierung 0 1

Hallo @statman : Tatsächlich stimme ich Marks Aussage zu kontinuierlichen Variablen nicht zu. Für kategoriale Faktoren ist das jedoch nicht relevant.

https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#

Betreff: Ändern Sie die Standard-Kodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Kodierung 0 1

Hallo @Jogger560 : Hier auch. In den Pulldown-Menüs mit dem roten Dreieck gibt es alle möglichen Optionen!

Betreff: Ändern Sie die Standard-Kodierung -1 1 der kategorialen Variable in die Kodierung 0 1

Hallo @Jogger560 : Hmm, einige JMP-Leute möchten hier vielleicht einspringen, aber ich glaube nicht, dass das direkt verfügbar ist. Sie können es sich aber selbst besorgen. Die Var-Cov-Matrix der OLS-Schätzungen ist hier auf Seite 8 definiert.

https://web.stanford.edu/~mrosenfe/soc_meth_proj3/matrix_OLS_NYU_notes.pdf