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
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，您需要将工人和机器*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
