Sto lavorando con alcuni dati e sto cercando di adattare un modello di regressione lineare multipla, ma ho notato delle differenze nei parametri tra l'utilizzo della funzione "Linest" di Excel e la funzione Fit Model - Standard Least Squares di JMP17.2. I parametri del modello (intercetta e ogni coefficiente della variabile X) sono vicini tra loro, ma non identici. I dati in entrata sono identici.
In che modo la funzione linest di Excel differisce dal modo in cui i minimi quadrati vengono applicati in JMP 17.2? Quale è "migliore"? O in che modo sono diversi? È possibile far sì che JMP si comporti esattamente come Excel, o viceversa?
Ciao @ScrivensL ,
Potrebbe essere necessario condividere alcuni dati (rendendoli anonimi, ovviamente) o spiegare un po' meglio qual è il problema, perché quando confronto il modello di adattamento SLS da JMP e la funzione LINEST in Excel, ottengo esattamente le stesse risposte da entrambi.
Come esempio, sto usando dati da MS, puoi trovarli qui dalla pagina di definizione di LINEST. Quando esegui il modello di adattamento SLS in JMP, ottieni questo come report di riepilogo:
Se si esegue la stessa regressione multipla in Excel, si ottiene questo risultato per l'output con gli stessi dati di input di JMP:
La parte inferiore dello screenshot mostra come vengono disposti i dati della funzione LINEST quando si attiva l'opzione statistiche nella funzione. Se si guarda attentamente, si vedrà che le stime per l'adattamento e le statistiche sono tutte identiche a JMP. L'unica cosa che si vede come diversa è l'arrotondamento, ma questo perché il valore predefinito di JMP è impostato su un numero di cifre significative inferiore a quello di Excel.
Quindi, per me, non sono sicuro di dove tu stia vedendo una discrepanza. Dovrei usare i tuoi stessi dati per vedere se riesco a riprodurre le differenze che stai vedendo. Con questi dati, ottengo lo stesso da entrambi i software.
Spero che questo aiuti!
S.S.
