關於擬合模型後的估計值如果有人知道擬合模型後的估計值以及效果檢驗的內容，請告知我，不勝感激。
我開始使用JMP利用ANVOVA，針對每個圖譜，使用某個量化指標來比較健康和患病受試者的量化值。
當時，一個圖譜對於一個主題的價值無法衡量，並被視為缺失值。
但是我擬合模型後寫出估計方程式時，缺失值卻反映成了估計值，我想在檢驗效果的時候把缺失值排除在檢定之外。
您是否透過執行某些處理將它們視為缺失值？還是您只是計算一個估計值並將它們視為缺失值？
如果有人知道，請告訴我。
基本資料分析與建模預測模型和機器學習回覆：關於模型擬合後的估計值你好@pe1 ，
在列中建立的模型始終會針對每一行進行計算，無論其他列中是否存在任何其他缺失值。話雖如此，您始終可以隱藏並排除存在這些缺失值的行。只需點擊原始列中的空白單元格，右鍵單擊並點擊“選擇匹配單元格”，然後轉到“行”>“隱藏並排除”。
謝謝！
本
回覆：關於模型擬合後的估計值我對醫學分析不太熟悉，所以不明白你的問題。 ANVOVA 指的是「協方差分析」（ANCOVA）嗎？具體來說，你使用的是什麼模型？目標變數（反應變數、Y 變數、因變數）和解釋變數（預測變數、X 變數、因子）中哪些缺失值？這是否意味著你正在執行一個以「參數值」作為反應變數的 ANCOVA，包括「圖譜」、「健康組/疾病組」和其他協變數？
■使用「擬合模型」擬合線性迴歸模型（例如協方差分析模型（ANCOVA 模型））時，反應變數中缺失值的資料行不用於計算參數估計值（迴歸係數、權重、參數估計值）。但是，即使反應變數存在缺失值，您仍然可以計算該反應變數的預測值。
■使用「擬合模型」擬合協方差分析模型（ANCOVA模型）等線性迴歸模型時，解釋變數中存在缺失值的資料行的行為將根據「將缺失值視為類別」選項的不同而有所不同。
- 如果「將缺失值視為分類值」選項關閉，則任何解釋變數中即使只有一個缺失值的資料行也將被排除在計算之外。在這種情況下，包含缺失值的行不會用於計算參數估計值，且反應變數的預測值也會缺失。
- 如果啟用「將缺失值視為分類值」選項，則解釋變數中的缺失值將被視為單一類別並用於分析。在這種情況下，缺失值的行將用於計算反應變數的參數估計值和預測值。
可以透過點擊「擬合模型」啟動對話方塊左上角的「模型規格」紅色三角形，使用可用選項開啟或關閉「將缺失值視為分類」選項。
