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预测和专业建模 • 响应筛选 • “拟合模型”中的“响应筛选”特质 • “Y Fits”数据表
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“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。