1. 从personality 中选择 standard least square, 适应1个或多个连续响应变量
2. 从personality 中选择事Manova,也是适应多个连续响应变量
谁能解释一下，对于多个响应的连续变量，他们之间有什么区别？
作者: mileslee 时间: 2014-7-23 17:25
我也在困惑JMP的方差分析， 好像这一部分不是很强大作者: William 时间: 2014-8-7 17:08
personality中的standard least square是回归分析中最常用到的方法，当有多个Y时，实际上是分别为每一个Y构建回归模型，然后运用意愿Desirability函数将多个Y汇总为一个大Y来揭示多个因素对多个Y的影响规律。
personality中的Manova是指多元方差分析，是将原先针对单个Y的方差分析拓展到多个Y的领域，来说明某个因素或某几个因素对多个Y是否有显著影响。
所以简单地说，standard least square和Manova都可以用来研究多个连续响应变量。Manova是用类似方差分析的方法来研究，standard least square是用类似回归分析的方法来研究。
我看到的常见应用是先用Manova来发现哪些因素是重要的，再用standard least square来进一步将这些重要性用量化的模型公式表达出来。 作者: Mujahida 时间: 2014-8-7 20:23
Heartfully thanks Mr. William for your great idea and guide!作者: dsgliu 时间: 2014-12-13 08:52
thank you!!!