Dient zur Modellierung des Zusammenhangs zwischen zwei oder mehr stetigen oder kategorialen erklärenden Variablen und einer stetigen Zielvariablen. Nützlich, um die Beziehungen zwischen den Variablen zu beschreiben und ein Ergebnis für verschiedene Werte der erklärenden Variablen vorherzusagen.
Multiple lineare Regression unter Verwendung des angepassten Modells
- Wählen Sie in einer geöffneten JMP® - Datentabelle „Analysieren“ > „Modell anpassen“ .
- Klicken Sie unter „Spalten auswählen“ auf eine stetige Variable und klicken Sie auf Y (stetige Variablen sind mit blauen Dreiecken gekennzeichnet).
- Wählen Sie erklärende Variablen aus „Spalten auswählen“ und klicken Sie auf „Hinzufügen“ . Um einen Interaktionsterm hinzuzufügen, wählen Sie die Variablen aus und klicken Sie auf „Kreuzen“ . Hier haben wir die Interaktion Geschlecht*Größe hinzugefügt.
- Klicken Sie auf Ausführen .
Standardmäßig liefert JMP folgende Ausgabe:
- Zusammenfassung der Wirkung
- Zusammenfassung der Anpassungstabelle.
- Varianzanalysetabelle.
- Mangel an Passformtabelle.
- Tabelle der Parameterschätzungen.
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp (Hilfe > Beispieldatenordner)
Hinweis: Die Standardausgabe kann über die Einstellungen ( Datei > Einstellungen ) und Auswahl von Plattformen > Modell anpassen > Methode der kleinsten Quadrate angepasst geändert werden.
- Wählen Sie unter dem oberen roten Dreieck „Schätzungen“ > „Vorhergesagten Ausdruck anzeigen“ , um eine Gleichung für das angepasste Modell anzuzeigen.
- Um die Vorhersageformel , die vorhergesagten Werte , die Residuen und weitere Statistiken in der Datentabelle zu speichern, klicken Sie auf das obere rote Dreieck und wählen Sie „Spalten speichern“. JMP erstellt daraufhin neue Spalten in der Datentabelle.
- Modelldiagnosediagramme finden Sie unter Zeilendiagnose .
Hier haben wir außerdem ein Diagramm „Ist-Werte vs. Soll-Werte“ hinzugefügt.
- Um die Indikatorparametrisierung (mit 0,1-Codierung) anzuzeigen, wählen Sie Schätzungen > Indikatorparametrisierungsschätzungen aus dem
Top rotes Dreieck .
- Um die Auswirkungen der erklärenden Variablen auf die vorhergesagte Zielgröße anzuzeigen, klicken Sie auf das rote Dreieck mit der Spitze , wählen Sie „Faktorprofilierung“ und anschließend „Profiler“ . Im Vorhersageprofiler können Sie die vertikale rote Linie einer Variablen anklicken und ziehen, um deren Niveau oder Wert zu ändern. Die vorhergesagte mittlere Zielgröße und das 95%-Konfidenzintervall werden angezeigt.
Besuchen Sie Discovering JMP > Analyze Your Data > Analyze Relationships and Fitting Linear Models in JMP Help , um mehr zu erfahren.
