Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?Salut les JMPers,
Je modélisais avec un plan factoriel fractionnaire 2 (7-4) avec 3 points centraux.
Lorsque je modifie les termes du modèle, le DF d'erreur pure dans le test LOF change également. (10 à 14)
Dans Minitab, cela ne change pas avec le changement de modèle (même DF = 2 pour 3 répétitions de points centraux).
Je pense que le DF d'erreur pure est calculé à partir du nombre de réplications pures, il ne peut donc pas être modifié lors de la sélection de différents modèles.
Quel résultat est correct ?
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?Le choix du test n'est pas basé sur l'accord sur les résultats ou la signification de ces tests. Les tests d'hypothèse sont spécifiques à l'hypothèse alternative donnée, le choix est donc basé sur l'hypothèse alternative.JMP teste n'importe quel LOF. MINITAB teste LOF différemment.
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?Nous prévoyons de contenir le résultat de l’analyse du DOE dans le rapport officiel. (par exemple aux affaires réglementaires)
Si le résultat du test LOF est différent selon les logiciels, comment puis-je en choisir un ? Les deux résultats sont-ils acceptables ?
Si la signification statistique de deux résultats est différente ? (valeur p dans JMP > 0,05 et valeur p dans Minitab < 0,05)
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?Comme vous l'avez souligné, mon analyse comporte plusieurs erreurs. Désolé pour la confusion.
J'ai publié des résultats d'analyse corrects. (2 ^ (7-4) + 3 points centraux = 11 courses)
Mais la différence entre les logiciels existe toujours.
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?Pour être plus précis sur l'affirmation de votre source, selon laquelle l'erreur pure SS est indépendante du modèle, cela dépend de la manière dont le LOF est testé. L'erreur pure et les LOF DF et SS ne sont pas indépendants du modèle dans le test JMP pour LOF. La méthode présentée dans votre source et (apparemment) dans MINITAB est indépendante du modèle.
Le test LOF, quel que soit son postulat, est une comparaison de l'estimation de la contribution aléatoire dépendante du modèle (erreur ANOVA SS) à l'estimation indépendante du modèle de celle-ci (erreur pure LOF SS).
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?Vous avez dit que vous aviez utilisé un plan factoriel fractionnaire régulier 2 ^ (7-4). Cette conception concerne le modèle des effets principaux pour 7 facteurs en 8 exécutions. Vous avez inclus 3 points centraux pour un total de 11 courses. Votre analyse montre que vous disposez de 19 exécutions, vous avez donc soit utilisé un plan 2^(7-3), soit répliqué le plan 2^(7-4).
Les DF du test LOF sont les mêmes que les DF de l'erreur SS dans la table AN0VA. (Erreur DF = 13 dans la première analyse de régression.) Les DF pour l'erreur pure sont inférieurs de 1 au nombre de répétitions. (Erreur pure DF = 1 DF pour chaque point de conception FF répliqué + 2 DF à partir des points centraux de la réplication = 10.) Le DF pour le LOF est la différence entre les deux DF. (LOF DF = 13 - 10 = 3.) Pour le deuxième cas avec seulement 2 effets principaux, l'erreur DF = 16, l'erreur pure DF = 14 et LOF DF = 2.
Comme je l'ai déjà dit, JMP utilise tous les DF non utilisés par le modèle dans un test LOF omnibus (n'importe quel LOF). D'un autre côté, MINITAB utilise plus d'un F -tester les composants LOF spécifiques. Ce sont des tests d’hypothèses différents, vous ne pouvez donc pas vous attendre à ce qu’ils soient identiques.
Il est également regrettable que JMP utilise un étiquetage opposé pour les termes LOF à celui de MINITAB. Cela est dû à l'héritage JMP de SAS. Cela ajoute à la confusion initiale lors de la comparaison des résultats des deux logiciels.
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?D'ACCORD. J'avoue mon erreur en obtenant le résultat dans Minitab.
Mais ma question clé est de savoir comment les DF et SS d'erreur pure dans le test de manque d'ajustement sont calculés et pourquoi ils sont différents entre les logiciels.
"Statistics for Environmental Engineers, Second Edition""Statistics for Environmental Engineers, Second Edition""Statistiques pour les ingénieurs en environnement, deuxième édition"
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?De plus, JMP ne divise pas la somme des carrés pour la courbure et ne la teste pas séparément. Il s'agit simplement d'un test LOF omnibus.
Re : Pourquoi le DF d'erreur pure du test LOF change lorsque des termes sont ajoutés ou supprimés du modèle ?Le premier modèle que vous avez exécuté dans JMP et MINITAB inclut A, B, C, A*C et BC. Le deuxième modèle est A et B avec JMP mais uniquement B pour MINITAB.
