广义回归中的总体效应的标准差是否经过缩放？据我了解，使用广义回归确定的总体效应：标准最小二乘法：预测分析器：变量重要性：独立重采样输入，按比例缩放总和为 1。每个总体效应的 SE 是否也按比例缩放？
我正在使用 JMP Pro 17。
感谢您的帮助
基础数据分析与建模回复：广义回归中的总体效应的 SE 是否经过缩放？你好@olddabbler ，
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如果您查看 JMP 帮助页面“评估变量重要性的统计详细信息”以及有关 Sobol 指数的文献/文章，例如使用 Sobol 指数进行敏感性分析 — OpenTURNS 1.24 文档，您可以找到几个线索来回答您的问题：
- JMP 中用于计算因子效应重要性的公式是不同方差分量之间的比率（特定因子（主效应和与该因子相关的任何效应）导致的响应方差/响应的总方差），
- 在计算中进行调整以确保总体效应估计值等于或大于主效应估计值（但不能低于）：这是很正常的，因为总体效应敏感性指数值确实包括主效应敏感性指数，所以总体效应应该等于或大于主效应。
- 如果您查看 OpenTURNS 上的文档（特别是 Sobol 分解和变量总体敏感度指数方程部分），您会发现每个变量的总体效应敏感度值都限制在 [0,1] 范围内，但所有变量的总体效应敏感度值之和没有任何限制。
请注意，交互作用会在计算中独立地积分几次：例如，交互作用 X1*X2 会纳入变量 X1 和 X2 的总体效应敏感度指数的计算中，这也许可以解释为什么所有总体效应敏感度值的总和会高于 1（即使所有单独的敏感度值都是某个变量的响应方差与总响应方差的比率）。
评估变量重要性背后的术语/因素的值与您从回归模型中获得的系数不同，因为此方法独立于测试的模型，并且该模型仅用于预测将用于计算每个变量的主效应和总体效应的敏感度值的值。
希望这个回答能澄清你的理解，
PS：如果您想更深入地了解背后的数学原理，JMP 参考文献中列出的同一篇论文可以在 OpenTURNS 文档资源中免费获取：
[ saltelli2002 ] Saltelli，A. 充分利用模型评估来计算敏感性指数。 计算机物理通讯，2002，145，580-297。 pdf
[ sobol1993 ]索博尔，IM 非线性数学模型的灵敏度分析 数学建模计算经验，1993，1，407-414。 pdf
回复：广义回归中的总体效应的 SE 是否经过缩放？嗨，维克多，
非常感谢这些非常有用的信息。我会更深入地研究您引用的来源。我希望通过这样做我能学到很多东西。如果我在做完作业后有任何问题，我想我可以继续这个话题。
