선형 모형 적합 > 표준 최소 제곱 모형 > 표준 최소 제곱 분석법 시작 > 모형 적합 시작 창의 표준 최소 제곱 옵션
발행일 : 03/10/2025

모형 적합 시작 창의 표준 최소 제곱 옵션

모형 적합 시작 창의 다음 옵션은 표준 최소 제곱 분석법에만 사용됩니다.

강조

초기 보고서 창에 나타나는 보고서 및 그림 유형을 제어합니다. 자세한 내용은 표준 최소 제곱에 대한 강조 옵션에서 확인하십시오.

방법

(임의 효과가 지정된 경우에만 표시됨) 다음 방법 중 하나를 사용하여 모형을 추정합니다.

REML

자세한 내용은 REML 분산 성분 추정값에서 확인하십시오.

EMS

기대 평균 제곱을 나타내며 적률 방법이라고도 합니다. 자세한 내용은 EMS(전통적) 모형 적합 보고서에서 확인하십시오.

비유계 분산 성분

("방법"에 "REML"이 선택된 경우에만 표시됨) 분산 성분 추정값이 음수가 될 수 있도록 허용합니다. 이 옵션은 기본적으로 선택되어 있습니다. 분산 추정값을 0으로 제한하면 고정 효과 검정에서 편향이 발생할 수 있으므로 고정 효과에 관심이 있다면 이 옵션이 선택된 상태여야 합니다. 자세한 내용은 음의 분산에서 확인하십시오.

분산 성분만 추정

("방법"에 "REML"이 선택된 경우에만 표시됨) 분산 성분 추정값만 표시하는 보고서를 제공합니다. 자세한 내용은 분산 성분만 추정에서 확인하십시오.

별도 적합

(Y 변수가 여러 개이고 임의 효과가 없는 모형에만 표시됨) 비결측인 모든 행을 사용하여 각 Y 변수에 대해 별도의 모형을 적합시킵니다. 자세한 내용은 결측값에서 확인하십시오.

표준 최소 제곱에 대한 강조 옵션

"강조" 목록의 세 옵션은 표준 최소 제곱 분석법에 대한 초기 보고서의 일부로 표시되는 그림 및 보고서 유형을 제어합니다. 아래 설명을 참조하십시오. JMP에서는 데이터 테이블의 행 수, "모형 효과 생성" 목록에 입력된 효과 수 및 효과에 적용된 속성을 기반으로 기본 강조 옵션이 선택됩니다. 사용자가 필요에 따라 이 강조 선택을 변경할 수 있습니다. JMP에서 강조가 선택되는 방법에 대한 자세한 내용은 강조 규칙에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.

초기 보고서가 열리면 플랫폼 보고서 창의 빨간색 삼각형 메뉴에서 다른 보고서와 그림을 추가할 수 있습니다.

다음 강조 옵션을 사용할 수 있습니다.

효과 레버리지

모형 적합 상세 정보가 포함된 보고서 및 레버리지 그림과 잔차 그림을 표시합니다. 이 옵션은 모형 적합에 중점을 두는 경우에 유용합니다.

효과 레버리지는 가장 포괄적인 옵션입니다. 이 강조 옵션은 보고서를 전체 모형 관련 보고서와 개별 모형 효과 관련 보고서로 나눕니다. 전체 모형 보고서는 보고서 창의 왼쪽에 "전체 모형"이라는 제목 아래에 표시되고, 효과 보고서는 오른쪽에 표시됩니다.

효과 선별

정렬되거나 척도화된 모수 추정값 보고서와 그래프(해당하는 경우), 예측 프로파일러 및 모형 적합 상세 정보가 포함된 보고서를 표시합니다. 이 옵션은 효과가 많이 있고 선별 설계와 같이 초기에 활성 효과를 찾는 데 중점을 두는 경우에 유용합니다.

"효과 선별"을 선택하면 Box-Cox 변환이 계산됩니다. 추정된 l에 대한 신뢰 구간에 1이 포함되지 않으면 "Box-Cox 변환" 보고서가 나타납니다. 자세한 내용은 Y의 Box-Cox 변환에서 확인하십시오.

최소 보고서

회귀 그림 및 모형 적합 상세 정보가 포함된 보고서만 표시합니다. 이 강조 옵션은 임의 효과 속성이 모형 효과에 적용될 때 기본값입니다.

이 옵션은 최소한의 상세 정보와 가장 간략한 정보를 제공합니다. 빨간색 삼각형 메뉴에서 관심 있는 특정 보고서를 요청할 수 있습니다.

모든 강조 옵션에 대해 표시되는 보고서 또는 그림을 변경하려면 플랫폼 환경 설정을 사용하십시오. 파일 > 환경 설정 > 플랫폼 > 최소 제곱 적합으로 이동하여 설정 체크박스를 사용합니다.

옵션이 보고서에 표시되지 않도록 하려면 옵션 옆의 설정을 선택하고 해당 옵션은 선택하지 않습니다.

옵션이 보고서에 표시되도록 하려면 설정을 선택하고 해당 옵션을 선택합니다.

더 많은 정보를 원하십니까? 질문이 있습니까? JMP 사용자 커뮤니티에서 답변 받기 (community.jmp.com).