F-검정을 사용하여 두 분산을 어떻게 비교합니까?안녕하세요,
제한되지 않은 모델의 추가 독립 항이 모델의 설명할 수 없는 변동을 크게 줄이는지 확인하려면 F-검정을 사용하여 제한되지 않은 모델의 잔차 제곱합과 제한된 모델의 잔차 제곱합을 비교해야 합니다. 링크된 Youtube 비디오에서 한 남자가 수동으로 수행하는 방법을 보여줍니다(지난 2분 정도 보기). 그러나 꽤 많은 회귀를 위해 수행해야 하므로 더 빠른 작업이 있으면 유용할 것입니다. JMP에서요.
미리 감사드립니다!
Re: F-검정으로 두 분산을 어떻게 비교합니까?예측 변수가 있거나 없는 두 가지 모델을 실행할 필요는 없습니다. 조사하다 효과 테스트 모델 용어에 대한 보고서입니다. 거기에서 당신은 찾을 수 있습니다 에프 각 항에 대해 테스트하고 다른 항의 존재 여부를 조건으로 합니다. 나는 이 정보가 해당 용어가 귀하의 지침에 따라 중요한지 결론을 내리는 데 필요한 전부라고 믿습니다.
Georgia의 조언에 따라 효과 목록의 용어와 함께 Y 역할의 모든 반응 변수를 입력하고 실행을 클릭한 다음 효과 테스트 테이블 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 결합된 데이터 테이블 만들기를 선택할 수 있습니다. 해당 작업을 수행하면 모든 응답에 대한 효과 테스트가 포함된 하나의 데이터 테이블이 제공됩니다.
Re: F-검정으로 두 분산을 어떻게 비교합니까?Mark가 말했듯이 JMP에서는 모든 것을 사용할 수 있습니다. 이러한 모델이 생성되는 방법을 지정하지 않았습니다. 완전 모델에 대해 많은 Y 응답을 지정한 다음 축소 모델에 대해 동일한 응답을 지정하면 계산 시간을 많이 절약할 수 있습니다.이것이 모델이 지정되는 방식이라고 가정하면 다음 단계가 있습니다.
- 수많은 Y가 포함된 완전 모형을 지정하려면 적합 모형을 사용하세요.
- 분산 분석 테이블에서 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "결합된 데이터 테이블 만들기"를 선택합니다. 그러면 각 Y 변수에 대한 ANOVA 결과 테이블이 생성됩니다. 모서리를 클릭하고 이 테이블의 이름을 "Complete"로 지정합니다.
- 축소된 모델에 대해 1단계와 2단계를 반복하고 이 결합된 데이터 테이블의 이름을 "Reduced"로 지정합니다.
- 전체 테이블을 앞으로 가져오고 기본 메뉴에서 테이블> 연결을 선택합니다. 축소를 선택하고 소스 생성 열 확인란을 선택합니다.
- 소스 열에서 오류가 있는 행을 선택하고 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하여 일치하는 행을 선택합니다. 그런 다음 행 선택을 반전하고 행을 삭제합니다(또는 오류 행의 하위 집합을 만듭니다).
- 이제 테이블을 분할합니다. 분할 열에 대한 열 :DF 및 :Sum of Squares, 분할 기준:소스 테이블 및 그룹 기준:Y, 응답을 선택합니다.이제 이 테이블은 하나의 열에서 부분 F 및 관련 p-값을 계산할 준비가 되었습니다.
이 계산이 필요한 회귀가 5개 이상인 경우 그리고 회귀가 가정된 대로 설정되면 다음 단계를 수행하는 것이 좋습니다.그러나 수많은 회귀 분석을 위해 6단계를 모두 수행하는 것은 가치가 없습니다.
수많은 회귀 분석이 한 번에 실행되지 않는 경우 DF 및 제곱합에 대한 복사 및 붙여넣기를 사용하여 아래에 첨부한 것과 같은 테이블을 만든 다음 부분 F 및 P 값에 대한 두 개의 새 열을 만듭니다. 그리고 그것들은 모두 한 번에 생성될 수 있습니다. 참고로 첨부된 표를 이용하시면 됩니다. 부분 F 및 P-값 열은 수식이므로 값을 입력하면 F 및 유의성이 자동으로 계산됩니다.
스크립트도 첨부했습니다. 하나의 응답만 사용하고 있습니다. 그러나 여러 Y에 대해서는 작동합니다. 혹시 JSL을 알고 계시다면.
그런데 Mark가 제안한 책은 특히 선형 모델이나 표준 최소 제곱을 읽어 볼 가치가 있습니다.
Re: F-검정으로 두 분산을 어떻게 비교합니까?각 회귀 분석에서 모델에 맞는 데이터가 있습니다. 하지만 Fit Least Squares 플랫폼 보고서에서 정확히 무엇을 사용해야 합니까? 다음 스크린샷에는 제한된 모델과 제한되지 않은 모델이 포함되어 있습니다.
Re: F-검정으로 두 분산을 어떻게 비교합니까?다음을 선택하면 많은 정보를 찾을 수 있다고 덧붙였어야 했습니다. 돕다 > 서적 > 선형 모델 피팅 .
Re: 두 가지 분산을 F-검정과 어떻게 비교합니까?각 회귀 분석에 모델을 적용할 데이터가 있습니까? 그럼 당신이 필요한 것은 모두 최소제곱 맞추기 플랫폼 보고서.
요약된 회귀 수량(예: 자유도와 관련된 제곱합)만 있는 경우 다음을 사용할 수 있습니다. F 분포( ) 로그 또는 열 수식을 사용하여 스크립트 편집기에서 기능합니다.
