发布日期: 11/15/2021

“Y Fits”数据表

“Y Fits”数据表的每一行对应于一个 Y 变量。对于每个 Y,表中的列汇总了有关模型拟合的信息。若在启动窗口中选择“稳健拟合”选项,则使用 Huber M 估计拟合模型。

Y

指定的响应列。

R 方

多重相关系数。

RMSE

均方根误差。

计数

观测数(或“权重”变量之和)。

总体 F 比

“最小二乘法拟合”中“方差分析”报表的模型拟合的检验统计量。

总体 p 值

模型显著性的总体检验的 p 值。

总体 LogWorth

模型显著性的总体检验的 p 值的 LogWorth。

总体 FDR p 值

针对假发现率调整的总体 p 值。(请参见“响应筛选”报表。)

总体 FDR LogWorth

总体 FDR p 值的 LogWorth。

总体秩分数

总体 FDR LogWorth 的秩与检验数之比。若检验数为 m,则最大总体 FDR LogWorth 值具有秩分数 1/m,最小总体 FDR LogWorth 值则具有秩分数 1。

<效应> p 值

这些列包含每个模型效应检验的 p 值。这些列在“列”面板中名为“p 值”的组中排列。

<效应> LogWorth

这些列包含每个模型效应检验的 p 值的 LogWorth。这些列在“列”面板中名为“LogWorth”的组中排列。

<效应> FDR LogWorth

这些列包含每个模型效应检验的 FDR LogWorth。这些列在“列”面板中名为“FDR LogWorth”的组中排列。

“Y Fits”数据表还包含名为“原始数据”的表变量,该变量给出用于分析的数据表的名称。若您指定了“依据”变量,JMP 会为“依据”变量的每个水平创建一个“Y Fits”表,并且“原始数据”变量给出“依据”变量及其水平。

需要更多信息?有问题?从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).