將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼親愛的 JMP 社區，
我發現在擬合多元線性迴歸時（y ~ X1 + X2，X1是連續變量，X2是分類變數），預設情況下JMP將虛擬變數X2定義為-1 1。 、這與R 的預設虛擬變數編碼相同？謝謝！
基礎資料分析與建模回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼您好@Jogger560 ：在「擬合模型」輸出頂部的紅色三角形下拉式選單中，有一個「指標參數化估計」選項。
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼因子水準編碼的建議總是等距的，以 0 為中心。
這是馬克貝利 (Mark Barley) 的一句話：編碼在幾個方面有利於分析：
- 參數估計值具有可比性。
- 參數估計是可解釋的。使用實際值估計時的截距是所有因子均為零時的反應。這意味著什麼？透過編碼，截距是設計原點（中心）的平均反應。其他參數仍表示因子變化 1 個單位的反應變化，但在編碼空間中，1 個單位變化是範圍的一半。將估計值加倍，這就是整個因子範圍內反應的變化。
- 參數估計不相關或最小相關。這為顯著性檢定保留了力量。
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼嗨@statman ：我理解他的問題是關於分類因素（他的OP中的X2）；你似乎在討論協變數 X1 ？
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼此編碼適用於實驗中的任何類型的因素，連續的或分類的。這樣可以輕鬆比較係數以進行分析。
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼@statman你好：也許吧，但是你的第一條和第三條似乎與 X2 類別無關。
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼我只是複製並貼上了馬克貝利對因子編碼的評論......我不想挑選他寫的內容：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/DOE-Code-and-Uncoded-levels-of-factor/td-p/61864
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼非常感謝！我還需要獲得0、1編碼下估計的相關性，有沒有辦法做到這一點？
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼@statman ，您好：確實，我不同意馬克寫的關於連續變數的內容。但是，這與分類因素無關。
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/nominal-factors.shtml#
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼嗨@Jogger560 ：同一個地方。紅色三角下拉選單裡有各種選項！
回覆：將分類變數的預設-1 1編碼更改為0 1編碼你好@Jogger560 ：嗯，一些 JMP 人員可能想跳到這裡，但我認為這不是直接可用的。不過你可以自己去拿。 OLS 估計的 Var-Cov 矩陣在第 8 頁定義。
https://web.stanford.edu/~mrosenfe/soc_meth_proj3/matrix_OLS_NYU_notes.pdf
