Comprobando la falta de potencia de prueba de ajusteEstimada comunidad de JMP,
Digamos que JMP me devolvió los resultados de una prueba LOF.
Si quisiera saber qué tan fuerte (o poder) es esa prueba para detectar LOF, ¿hay algún indicador de esto?
Gracias.
Br
Chris
Re: Comprobando la falta de ajuste de potencia de pruebaNo conozco una forma directa de calcular el poder de la falta de prueba de ajuste en JMP. Esta prueba requiere ciertas condiciones (p. Ej., Replicar ejecuciones) y se basa en el análisis de varianza de la suma de cuadrados de error y la suma de cuadrados de error puro. Tendría que especificar la falta mínima de ajuste en términos de estas sumas de cuadrados (creo) y los grados de libertad disponibles para calcular el poder del estadístico F. La función de distribución 1-F (F, nDF, dDF) sería el camino a seguir si se elige esta dirección.
Eso podría ser posible usar GAMA > Diagnóstico de diseño > Tamaño y potencia de la muestra > Una muestra de desviación estándar con algún pensamiento sobre los parámetros.
La sugerencia de Phil no aborda directamente el poder de la prueba de falta de ajuste, pero podría ser más práctica. Podría pensar en la insuficiencia del modelo en términos de los efectos específicos de un tamaño mínimo dado y usar la simulación para determinar el poder para detectar su omisión.
En lugar de simulación, ¿ha pensado en definir un modelo en Diseño personalizado que incluya todos los términos posibles y decidir la Estimabilidad ( Necesario o Si es posible ) para cada término como una forma de evaluar el poder de detectar un efecto significativo?
Re: Comprobando la falta de ajuste de potencia de pruebaInteresante pregunta.
Solo para aclarar: ¿quieres entender la potencia para detectar LoF cuando estás en la fase de diseño? ¿Desea saber, para un diseño dado que está considerando, el poder de detectar LoF?
LoF se utiliza para determinar si el modelo que ha ajustado es adecuado. Si hay un LoF significativo, sugeriría que se requiere un modelo alternativo. Este es típicamente un modelo de orden superior.
Creo que podrías usar el análisis de potencia estándar (en La plataforma JMP Evaluate Design o en el diálogo de diseño) para obtener una indicación de la potencia de ajuste LoF. Por ejemplo, puede diseñar un experimento de 2 niveles para un modelo de efectos principales, con múltiples puntos centrales para la detección de LoF. (Por cierto, no estoy recomendando este tipo de diseño). En el análisis de poder, entonces puede observar el poder para detectar un término de orden superior, como uno de los cuadráticos. Esto le diría sobre el poder del experimento para detectar un término de orden superior. Entonces podrías decidir tener más o menos puntos centrales.
Otra solución a considerar es la capacidad de simulación en JMP Pro . Esta sería una respuesta más directa a la pregunta sobre la potencia LoF, ya que puede ver directamente el valor p de LoF. De nuevo, esto requeriría que especifique un modelo que represente los comportamientos de orden superior que desea poder detectar con la prueba LoF. Es decir, debe especificar el modelo "alternativo", no el modelo que ha diseñado su experimento para estimar, para la simulación.
De cualquier manera, debe pensar qué quiere que su prueba de LoF sea capaz de encontrar. Cuán diferente debe ser el modelo "verdadero" del modelo para el que usted ha diseñado antes de que desee que la prueba LoF pueda detectarlo.
Espero que eso ayude.
Phil
