選択した変数に基づいて複数の線で多変量線形回帰グラフを描く方法最初の画像のようなグラフを描きたいのですが、新しいモデルに3つの変数があると、グラフは2番目の画像のようになってしまいます。複数の線を描くにはどうすればいいでしょうか？基本的なデータ分析とモデリングRe: 選択した変数に基づいて複数の線で多変量線形回帰グラフを描く方法現在、データポイントに3つの異なる色を割り当てるために、「色」ロールにカテゴリ列を設定していると思います。しかし、それらは依然として同じデータセットとして扱われるため、表示されるトレンドラインは1本だけです。
「色」ロールを使用する代わりに、そのカテゴリ変数を「オーバーレイ」ロールにドラッグします。これで、3組のポイントと3本のトレンドラインが表示されます。
詳細情報: グラフゾーン
Re: 選択した変数に基づいて複数の線で多変量線形回帰グラフを描く方法ねえ、この質問には推測すべきことがたくさんあるんだ。
どのプラットフォームを使用していますか？YをXでフィットしますか？
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Re: 選択した変数に基づいて複数の線で多変量線形回帰グラフを描く方法私は個人的に「モデル適合」タブを使用していますが、モデル効果として2つの変数しか使用しないと、複数の線が表示されてしまいます。条件付きで交差効果（交互作用）を追加すると、平行線しか表示されず、明らかに望んでいない線が表示されます。交差効果を追加しないと、希望する線が表示されます。しかし、3つ以上の変数で複数の線を追加する方法がまだわかりません。どうもありがとうございます！
Re: 選択した変数に基づいて複数の線で多変量線形回帰グラフを描く方法この情報は、問題の場所を特定するのに大いに役立ちました:)
回帰分析（実際には左のグラフのように多重回帰）を見たいのに、なぜ右のグラフにそれが表示されないのかと疑問に思われているようですね。右のグラフはちょっと違います。x軸とy軸に「同じ」値があることにご注目ください。これはY軸の値同士、つまり予測値と実際のy軸の値を比較しているのです（実際のグラフと予測グラフを比較しています）。
回帰分析では、x軸に効果を、y軸に実際の値を設定します。次に、モデルの適合度を追加し、回帰分析と実際の値を比較します。
フィットモデルで複数のフィット曲線を生の値と一緒に表示するには、予測プロファイラを使用して「生の値」と相互作用を有効にします。これは、 JMP® 18の予測プロファイラの機能強化で説明されています。
おそらく、ここで必要なことを超えています:
複数の効果があり、相互作用（ある効果の影響が別の効果の設定によって変化する）がある場合、一連の近似線で構成された静的なグラフを見るだけでは不十分です。効果間には複雑な相互作用が存在します。これは様々な方法で視覚化できます。
- ベスト:予測プロファイラー
ユーザーは、各効果に対して特定の設定を選択し、フィット結果への影響をチェックできます。
クールだし、インタラクティブです。しかし、ユーザーは時々、静的なプロットでインタラクションを確認したい場合があります。
したがって、JMP18 では、予測プロファイラーに上記の機能強化が加えられました...
- 由来:相互作用プロット
アイデア：他の効果の変化によって引き起こされる相互作用を示す複数の曲線をプロットします。相互作用をマトリックスで表示します。
驚くべきことに、曲線がどのように作成されるか（適合度に基づくか、入力値に基づくか）については、普遍的な定義はありません。そのため、交互作用プロットの曲線は、使用するソフトウェア（JMP、Minitab、Cornerstone、JMPなど）によって全く異なる外観になることがあります。
2因子相互作用プロットの作成（完全なマトリックスプロファイルなし）
JMP での相互作用プロットは次のようになります。
- 前述のように、予測プロファイルでは、インタラクションに加えて、生のデータ ポイントをプロットに追加できるようになりました。
あなたが示したプロットと比較した1つの欠点は、データポイントの小さなサブセット、具体的には効果の現在の設定に属するものしか表示されないことです。[データとの適合を比較できるようにするため]
この問題を修正する3つ目のプロットタイプがあります。これは、フィッティングされた交互作用に応じてy値を調整することで、データポイントの位置を修正します。
調整済み応答グラフ( https://www.google.com/search?q=adjusted+response+graph+ )
残念ながら、このプロットタイプは JMP では使用できません。
このようなプロットを取得するには、Matlab や Cornerstone などの他のプログラムを使用してください。
Re: 選択した変数に基づいて複数の線で多変量線形回帰グラフを描く方法説明では、「モデルには 3 つの変数がある」と書かれていますが、左側のグラフには 3 つの回帰線が表示されており、これは 1 つの連続変数と 1 つの離散変数 (3 つのレベルを持つ) を示唆しています。
もしお時間があれば…
サンプル データ フォルダーに移動して、実際のデータ セットに構造が近いデータ セットを選択するときに役立ちます。
次に、適合モデル プラットフォームでの設定を確認し、どのプロット タイプが最も適しているかを提案します...
