发布日期: 09/18/2023

指标参数化估计值

在“拟合最小二乘法”报表中,“指标参数化估计值”选项显示“指标函数参数化”报表,该报表提供模型的参数估计值,该模型中的名义型列使用指标 (SAS GLM) 参数化进行编码而且被视为连续值。有序型列仍使用通常的 JMP 编码方案保持编码。“因子模型”对 SAS GLM 和 JMP 编码方案进行了说明。

在 JMP 编码方案中,与名义型变量的某个水平的指标对应的估计值是该水平的响应均值与所有水平的响应平均值之间的差值。要查看 JMP 编码,请从“标准最小二乘法”红色小三角菜单中选择保存列 > 保存编码表

在指标编码方案中,与名义型变量的某个水平的指标对应的估计值是该水平的响应均值与最后一个水平的响应平均值之间的差值。最后一个水平是具有最高值排序编码的水平;这个水平的指标函数未包含在模型中。

警告:“指标函数参数化”报表中提供的标准误差和 t 比不同于“参数估计值”报表中提供的标准误差和 t 比。这是因为这些估计值估计的是不同的参数。

要创建图 3.24 中的报表,请执行“扩展后的估计值”报表的示例中的步骤。不过,不要选择“扩展后的估计值”,改为选择指标参数化估计值

图 3.24 指标参数化估计值 

Indicator Parameterization Estimates

在除“拟合模型”的“广义回归”特质之外的所有 JMP 环境中都会对名义型变量使用 JMP 编码方案。有关“广义回归”特质中名义型变量的编码方案的详细信息,请参见“启动“广义回归”特质”

请注意,使用 JMP 和 SAS GLM 参数化分别生成的模型可能存在差异。某些模型是等价的。其他模型(如:无截距模型、含有缺失单元格的模型、含有名义型或有序型效应的模型以及混料模型)可能显示差异。

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