Test per curvatura in 2 livelli fattoriale completo con punti centrali<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Sono abituato a usare Minitab per analizzare un fattoriale a 2 livelli con un certo numero di punti centrali.In Minitab c'è un test per la curvatura data (al contrario della mancanza di fit test in JMP).C'è qualcosa di simile in JMP o dovrei semplicemente usare la mancanza di fit test?
Re: test per curvatura in 2 livelli fattoriale completo con punti centraliCiao Schurpj,
Per quanto riguarda il tuo commento inadeguato. La mancanza di adattamento, se significativa, mostra che manca qualcosa nel modello che migliorerebbe notevolmente il modello. Questo non deve essere necessariamente un effetto quadratico. potrebbe anche essere un effetto di interazione mancante o qualcosa che non hai misurato ma avrà effetto sulla tua risposta.
" La differenza tra la somma degli errori di quadrati dal modello e la somma dell'errore puro di quadrati è chiamato il mancanza di adattamento somma di piazze. Il mancanza di adattamento la variazione può essere significativamente maggiore della pura variazione dell'errore se il modello non è adeguato. Ad esempio, potresti avere la forma funzionale sbagliata per un predittore, oppure potresti non avere abbastanza effetti di interazione o gli effetti di interazione corretti nel tuo modello". (documentazione)
Re: test per curvatura in 2 livelli fattoriale completo con punti centraliUn modo semplice per eseguire un test di curvatura è verificare se i termini del modello che corrisponderebbero alla presenza di curvatura sono significativi nelle stime dei parametri. Se i termini del secondo ordine o quadratici non sono importanti, non puoi davvero avere la curvatura.
Re: test per curvatura in 2 livelli fattoriale completo con punti centraliGrazie per il tuo post veloce. Come seguito o chiarimento, un equo
test standard e semplice per la curvatura in questa situazione è confrontare il
media dei punti centrali alla media dei punti d'angolo. Se questo
la differenza è abbastanza grande quindi probabilmente hai una curvatura e questo garantisce
ulteriore studio per identificare quale(i) fattore(i). Posso fare questo test manualmente in
JMP ma pensava che un test abbastanza standard come questo sarebbe stato visualizzabile
da qualche parte nel dialogo. Se no, così sia.
Re: test per curvatura in 2 livelli fattoriale completo con punti centraliCiao schuprj,
Hai almeno un paio di opzioni per controllare la curvatura.Il primo consiste nel tracciare il residuo in base ai valori previsti sotto il punto caldo rosso quando si utilizza Fit Model per costruire il modello.Vai a Diagnostica riga > Traccia il residuo in base al previsto.Osserva la dispersione dei punti residui e verifica se sono casuali o in una sorta di schema.Un'altra opzione è quella di adattare un modello di soli effetti principali e quindi adattare un modello di superficie di risposta.Se c'è curvatura accadranno due cose.Il tuo modello di adattamento migliorerà se uno qualsiasi dei termini quadratici è importante per il tuo modello e vedrai la curvatura nel tuo profilo di previsione dove i termini di curvatura sono attivi.
