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发布日期: 04/13/2021

启动“标准最小二乘法”特质

标准最小二乘法是您可以在“拟合模型”启动窗口中选择的若干分析方法之一。

本节说明您如何在“拟合模型”启动窗口中将选择标准最小二乘法作为拟合方法,同时还涵盖了特定于该选择的选项。有关“选择列”红色小三角菜单中选项的详细信息,请参见《使用 JMP》中的“列过滤器”菜单

“拟合模型”启动窗口

您可以在“拟合模型”启动窗口中指定同时包含固定效应和随机效应的模型。选项根据您所指定的模型的性质而有所不同。

仅固定效应

要使用“标准最小二乘法”特质拟合模型,请选择分析 > 拟合模型,然后从“特质”列表中选择标准最小二乘法。当您在 Y 列表中输入一个或多个连续变量后,“特质”默认设置为“标准最小二乘法”。但是请注意,还有其他选择可用于连续 Y 变量。在您为“标准最小二乘法”拟合仅指定固定效应时,“拟合模型”启动窗口如Figure 3.5所示。本例使用 Big Class.jmp 样本数据表演示了启动窗口。

图 3.5 固定效应模型的“拟合模型”启动窗口 

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在“特质”列表中选择“标准最小二乘法”特质后,还会显示“重点”选项。“重点”选项控制在初始报表窗口中提供的报表。根据包括的模型效应,JMP 推断出您可能需要的报表。不过,通过从默认报表的红色小三角菜单中选择适当的选项,可以显示未显示在初始报表中的任何报表。

有关可用于每个“重点”选项的报表的详细信息,请参见标准最小二乘法的“重点”选项

随机效应

若指定的模型包含一个或多个随机效应,“拟合模型”启动窗口会提供更多的选项。考虑 Machine.jmp 样本数据表。在六个随机挑选的工人中,每一个工人都在每台机器(共三台)上执行操作,他们的产出将被评级。您关注的是估计各工人的等级中的变异,而不是确定这六个特定的工人的等级是否存在差异。指定模型时,您需要将工人机器*工人视为随机效应。

该模型的“拟合模型”启动窗口显示在Figure 3.6 中。 将“随机效应”特性应用到工人时,“方法”选项以及与方差分量相关的两个选项将显示在“拟合模型”启动窗口中。

图 3.6 包含随机效应的模型的“拟合模型”启动窗口 

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