发布日期: 08/07/2020

参数估计值

“参数估计值”报表显示模型参数的估计值,并为每个参数提供假设该参数等于 0 的 t 检验。

注意:尽量获取并检验估计值,即便模型项之间存在线性相依性也不例外。此类估计值标记为“有偏”或“清零”。请参见模型项之间具有线性相依性的模型

与估计参数对应的模型项。第一个项始终是截距,除非在“拟合模型”启动窗口中选定了“无截距”选项。连续效应以数据表列的名称显示。请注意,属于高阶项一部分的连续列可能被中心化。名义型或有序型效应的水平值显示在括号中。有关名义型和有序型项的编码的信息,请参见名义型效应的编码因子模型

估计值

每个项的参数估计值。这些值是模型系数的估计值。若模型项之间存在线性相依性,这些估计值可能标记为“有偏”或“清零”。请参见模型项之间具有线性相依性的模型

标准误差

每个估计参数的标准误差的估计值。

t

检验每个参数的真实值是否为 0。t 比是估计值与其标准误差之比。在有关模型的一般假设下,t 比在原假设下服从 Student t 分布。

概率>|t|

实际参数值为零(而不是双侧备择假设下它不为零)的检验的 p 值。

95% 下限

参数估计值的 95% 置信下限。仅当已选定“回归报表”>“显示所有置信区间”选项或是在报表中右击并选择“列”>“95% 下限”时,该列才显示。

95% 上限

参数估计值的 95% 置信上限。仅当已选定“回归报表”>“显示所有置信区间”选项或是在报表中右击并选择“列”>“95% 上限”时,该列才显示。

标准 Beta

回归模型的参数估计值,模型中所有项都标准化为均值等于 0 且标准差等于 1。仅当您在报表中右击并选择“列”>“标准 Beta”时才显示该列。

VIF

模型中每个项的方差膨胀因子。高 VIF 指示模型中的项存在共线性问题。

i 个项 xi 的 VIF 定义如下:

其中,Ri 2 是作为其他解释变量函数的 xi 的回归的 R 方或多重判定系数。仅当您在报表中右击并选择“列”>“VIF”时才显示该列。

设计标准误差

参数估计值的相对方差的平方根 (Goos and Jones 2011, p. 25):

这些值是标准误差除以 RMSE 的结果。仅当您在报表中右击并选择“列”>“设计标准误差”时才显示该列。

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