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拟合线性模型
•
标准最小二乘报表和选项
• 行诊断
上一个
•
下一个
行诊断
行诊断菜单处理特定于行或观测的问题。
标绘回归图
显示“回归图”报表,其中显示分类效应每个水平的数据和回归线的散点图。
仅当模型中包含恰好一个连续效应且分类效应不超过一个时,该选项才显示。在这种情况下,默认提供“回归图”报表。
标绘“预测值-实际值”图
显示“预测值-实际值”图,其中针对 Y 的预测值标绘 Y 的观测值。该图是整体模型的杠杆图。请参见
杠杆图
。
注意:
若在“拟合模型”启动窗口中将“效应杠杆率”或“效应筛选”选作“重点”并且 R 方值小于 0.999,此时默认显示“预测值-实际值”图。
标绘效应杠杆图
显示模型中每个效应的“杠杆图”报表。该图显示观测如何影响该效应的检验,并提供对多重共线性的领悟。请参见
杠杆图
。
注意:
若在“拟合模型”启动窗口中将“效应杠杆率”选作“重点”并且 R 方值小于 0.999,此时默认显示“效应杠杆图”。它们显示在“整体模型”报表的右侧。若选择另一个“重点”,“效应杠杆图”会显示在“效应详细信息”报表中。在所有情况下,必须选择“回归报表”>“效应详细信息”选项,“效应杠杆图”才能显示。
标绘“预测值-残差”图
显示“预测值-残差图”报表。该图显示针对 Y 预测值标绘的残差。您通常希望残差值在零附近随机分散。
注意:
若在“拟合模型”启动窗口中将“效应杠杆率”或“效应筛选”选作“重点”并且 R 方值小于 0.999,此时默认显示“预测值-残差”图。
标绘“行号-残差”图
显示“行号-残差图”报表。针对行号标绘残差值。该图可帮助您检测观测值相对行顺序变化的模式。
标绘学生化残差
显示“学生化残差”图。图上每个点都使用其标准差的估计值计算得出(获取估计值时删除了当前观测)。这些残差亦称
RStudent
或
外部学生化
残差。
图中显示的限值为 95% Bonferroni 限值,位于 ± tQuantile(0.025/
n
,
n-p-
1),其中,
n
是观测数,
p
是预测变量的数目。置信水平不受您在“模型规格”窗口的“设置 Alpha 水平”选项中的选择影响。
使用“保存列”>“学生化残差”保存的残差
不是
外部学生化残差。
注意:
若模型包含随机效应并且 REML 是启动窗口中的指定方法,则学生化残差图不包含限值,而且标绘的各点
不是
外部学生化残差。
Press
显示提供 Press 统计量及其均方根误差 (RMSE) 的 Press 报表。Press 统计量对于比较多个模型很有用。包含较低 Press 统计量的模型为优良模型。(有关详细信息,请参见
Press
。)
Durbin-Watson 检验
显示 Durbin-Watson 报表,其中提供统计量来检验残差是否具有一阶自相关。该报表还显示残差自相关。该选项仅适用于时间序列数据,并假定您的观测按时间排序。
注意:
单个报表选项为“显著性 P 值”。该选项计算并显示“概率<DW”,即与统计量关联的精确概率。若观测很多,该精确概率的计算可能占用大量内存和时间。