Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?Ciao JMPers,
Stavo modellando con il disegno fattoriale frazionario 2 (7-4) con 3 punti centrali.
Quando cambio i termini nel modello, cambia anche il DF dell'errore puro nel test LOF. (da 10 a 14)
In Minitab non cambia con il cambio del modello (stesso DF = 2 per 3 repliche di punti centrali).
Penso che il DF dell'errore puro sia calcolato dal numero di repliche pure, quindi non può essere modificato durante la selezione di modelli diversi.
Quale risultato è giusto?
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?La scelta del test non si basa sulla concordanza dei risultati o sul significato di questi test. I test di ipotesi sono specifici per l'ipotesi alternativa data, quindi la scelta è basata sull'ipotesi alternativa.JMP sta testando qualsiasi LOF. MINITAB sta testando LOF in modo diverso.
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?Stiamo progettando di includere il risultato dell'analisi DOE nel rapporto ufficiale. (ad esempio agli Affari Regolatori)
Se il risultato del test LOF è diverso tra i software, come posso sceglierne uno? Entrambi i risultati sono accettabili?
Se la significatività statistica di due risultati è diversa? (valore p in JMP > 0,05 e valore p in Minitab < 0,05)
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?Come hai sottolineato, ci sono diversi errori nella mia analisi. Scusate la confusione.
Ho pubblicato i risultati dell'analisi corretti.(2^(7-4) + 3 punti centrali = 11 esecuzioni)
Ma la differenza tra i software esiste ancora.
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?Per essere più specifici sull'affermazione della tua fonte, che il puro errore SS è indipendente dal modello, dipende da come viene testato il LOF. L'errore puro e LOF DF e SS non sono indipendenti dal modello nel test JMP per LOF. Il metodo presentato nella tua fonte e (apparentemente) in MINITAB è indipendente dal modello.
Il test LOF, comunque sia postulato, è un confronto tra la stima del contributo casuale dipendente dal modello (errore ANOVA SS) e la stima dello stesso indipendente dal modello (errore puro LOF SS).
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?Hai detto di aver utilizzato un disegno fattoriale frazionario regolare 2^(7-4). Questo disegno riguarda il modello degli effetti principali per 7 fattori in 8 esecuzioni. Hai incluso 3 punti centrali per un totale di 11 corse. La tua analisi mostra che hai 19 esecuzioni, quindi hai utilizzato un design 2^(7-3) o hai replicato il design 2^(7-4).
Il DF per il test LOF è lo stesso del DF per l'errore SS nella tabella AN0VA. (DF di errore = 13 nella prima analisi di regressione.) I DF per l'errore puro sono 1 in meno rispetto al numero di repliche. (Errore puro DF = 1 DF per da ciascun punto di progettazione FF replicato + 2 DF dai punti centrali replicati = 10.) Il DF per LOF è la differenza tra i due DF. (LOF DF = 13 - 10 = 3.) Per il secondo caso con solo 2 effetti principali, l'errore DF = 16, l'errore puro DF = 14 e LOF DF = 2.
Come ho detto prima, JMP utilizza tutto il DF non utilizzato dal modello in un test LOF omnibus (qualsiasi LOF). D'altra parte, MINITAB ne utilizza più di uno F -test per componenti LOF specifici. Sono test di ipotesi diversi quindi non puoi aspettarti che siano gli stessi.
È un peccato, inoltre, che JMP utilizzi un'etichettatura opposta per i termini LOF rispetto a MINITAB. Ciò è dovuto all'eredità di JMP di SAS. Ciò aumenta la confusione iniziale quando si confrontano i risultati tra i due software.
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?OK. Ammetto il mio errore nell'ottenere il risultato in Minitab.
Ma la mia domanda chiave è come vengono calcolati DF e SS dell'errore puro nel test di mancanza di adattamento e perché sono diversi tra i software.
"Statistics for Environmental Engineers, Second Edition""Statistics for Environmental Engineers, Second Edition""Statistiche per ingegneri ambientali, seconda edizione"
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?Inoltre, JMP non suddivide la somma dei quadrati per la curvatura e non la testa separatamente. È solo un test LOF omnibus.
Ri: Perché il DF dell'errore puro del test LOF cambia quando i termini vengono aggiunti o rimossi dal modello?Il primo modello eseguito sia in JMP che in MINITAB include A, B, C, A*C e BC. Il secondo modello è A e B con JMP ma solo B per MINITAB.
