“拟合正交”选项的示例

该示例涉及两部分。首先，使用“分布”平台使变量标准化。然后，使用标准化的变量拟合正交模型。

使变量标准化

1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Big Class.jmp。

2. 选择分析 > 分布。

3. 选择身高和体重，并点击Y，列。

4. 点击确定。

5. 按住 Ctrl 键。点击身高红色小三角并选择保存 > 标准化。

按住 Ctrl 键将该操作传播至报表窗口中的所有变量。请注意，Big Class.jmp 样本数据表中添加了两个新列。

6. 关闭“分布”报表窗口。

使用标准化变量拟合正交模型

1. 从 Big Class.jmp 样本数据表中，选择分析 > 以 X 拟合 Y。

2. 选择标准化: 体重并点击 Y，响应。

3. 选择标准化: 身高并点击 X，因子。

4. 点击确定。

5. 点击“二元拟合，以‘标准化: 身高’拟合‘标准化: 体重’”旁边的红色小三角，然后选择拟合线。

6. 点击以“‘标准化: 身高’拟合‘标准化: 体重’”旁边的红色小三角，然后选择拟合正交。然后选择以下每一项：

‒ 方差相等

‒ 以 X 拟合 Y

‒ 指定方差比，并键入 0.2。

‒ 指定方差比，并键入 5。

图 5.21 正交拟合选项的示例 

Figure 5.21 中的散点图显示标准化的身高和体重值，并通过多个线条拟合来演示所选的不同正交方差比的行为。在认为 X 变量的方差非常小时，将呈现标准线性回归（拟合线）。当 Y 变量的变异可忽略时，以 X 拟合 Y 是另一个极端。所有其他线条都落在这两个极端之间，并随方差比的变动而偏移。随着方差比增大，Y 响应中的变异占主导地位，拟合线的偏斜程度更靠近以 X 拟合 Y。同样，当您减小方差比时，拟合线的偏斜程度更靠近以 Y 拟合 X。

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