Warum ändert sich der DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Hallo JMPer,
Ich habe mit dem fraktionierten faktoriellen Design 2(7-4) mit 3 Mittelpunkten modelliert.
Wenn ich die Terme im Modell ändere, ändert sich auch der DF des reinen Fehlers im LOF-Test. (10 bis 14)
In Minitab ändert sich dies nicht mit der Änderung des Modells (gleicher DF = 2 für 3 Replikate der Mittelpunkte).
Ich denke, dass der DF des reinen Fehlers aus der Anzahl der reinen Replikationen berechnet wird, sodass er bei der Auswahl verschiedener Modelle nicht geändert werden kann.
Welches Ergebnis ist richtig?
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Die Wahl des Tests basiert nicht auf der Übereinstimmung der Ergebnisse oder der Bedeutung dieser Tests. Hypothesentests sind spezifisch für die gegebene Alternativhypothese, sodass die Auswahl auf der Alternativhypothese basiert.JMP testet jedes LOF. MINITAB testet LOF anders.
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Wir planen, das Ergebnis der DOE-Analyse in den offiziellen Bericht aufzunehmen. (z. B. zu Regulatory Affairs)
Wenn das Ergebnis des LOF-Tests je nach Software unterschiedlich ist, wie kann ich dann eines auswählen? Sind beide Ergebnisse akzeptabel?
Ist die statistische Signifikanz zweier Ergebnisse unterschiedlich? (p-Wert in JMP > 0,05 und p-Wert in Minitab < 0,05)
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Wie Sie bereits betont haben, enthält meine Analyse mehrere Fehler. Entschuldigen Sie das Durcheinander.
Ich habe korrekte Analyseergebnisse gepostet. (2^(7-4) + 3 Mittelpunkte = 11 Läufe)
Aber der Unterschied zwischen Software besteht immer noch.
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Um die Behauptung Ihrer Quelle genauer zu formulieren, dass der reine Fehler SS unabhängig vom Modell ist, hängt er davon ab, wie der LOF getestet wird. Die reinen Fehler- und LOF-DFs und -SS sind im JMP-Test für LOF nicht unabhängig vom Modell. Die in Ihrer Quelle und (anscheinend) in MINITAB dargestellte Methode ist modellunabhängig.
Der LOF-Test, wie auch immer er postuliert wird, ist ein Vergleich der modellabhängigen Schätzung des Zufallsbeitrags (ANOVA-Fehler SS) mit der modellunabhängigen Schätzung desselben (LOF-Reinfehler SS).
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Sie sagten, dass Sie einen 2^(7-4) regulären teilfaktoriellen Entwurf verwendet haben. Dieser Entwurf gilt für das Haupteffektmodell für 7 Faktoren in 8 Durchläufen. Sie haben 3 Mittelpunkte für insgesamt 11 Läufe einbezogen. Ihre Analyse zeigt, dass Sie 19 Läufe haben, also haben Sie entweder ein 2^(7-3)-Design verwendet oder das 2^(7-4)-Design repliziert.
Die DF für den LOF-Test sind dieselben wie die DF für den Fehler SS in der AN0VA-Tabelle. (Fehler-DF = 13 in der ersten Regressionsanalyse.) Der DF für den reinen Fehler ist um 1 kleiner als die Anzahl der Replikate. (Reiner Fehler DF = 1 DF für jeden Replikat-FF-Entwurfspunkt + 2 DF von den Replikat-Mittelpunkten = 10.) Der DF für den LOF ist die Differenz zwischen den beiden DF. (LOF DF = 13 - 10 = 3.) Für den zweiten Fall mit nur 2 Haupteffekten ist der Fehler DF = 16, der reine Fehler DF = 14 und LOF DF = 2.
Wie ich bereits sagte, verwendet JMP den gesamten DF, der nicht vom Modell in einem Omnibus-LOF-Test verwendet wird (jeder LOF). Andererseits verwendet MINITAB mehr als eine F -Testen Sie auf bestimmte LOF-Komponenten. Da es sich um unterschiedliche Hypothesentests handelt, kann man nicht erwarten, dass sie gleich sind.
Es ist auch bedauerlich, dass JMP für LOF-Begriffe eine entgegengesetzte Bezeichnung als MINITAB verwendet. Das liegt an JMPs Erbe von SAS. Dies verstärkt die anfängliche Verwirrung beim Vergleich der Ergebnisse der beiden Softwareprogramme.
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?OK. Ich gebe zu, dass ich einen Fehler gemacht habe, als ich das Ergebnis in Minitab erhalten habe.
Aber meine Schlüsselfrage ist, wie DF und SS des reinen Fehlers im Lack-Of-Fit-Test berechnet werden und warum sie sich je nach Software unterscheiden.
"Statistics for Environmental Engineers, Second Edition""Statistics for Environmental Engineers, Second Edition"„Statistik für Umweltingenieure, 2. Auflage“
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Außerdem teilt JMP die Summe der Quadrate für die Krümmung nicht auf und testet sie separat. Es handelt sich lediglich um einen Omnibus-LOF-Test.
Betreff: Warum ändert sich die DF des reinen Fehlers des LOF-Tests, wenn Terme zum Modell hinzugefügt oder daraus entfernt werden?Das erste Modell, das Sie sowohl in JMP als auch in MINITAB ausgeführt haben, umfasst A, B, C, A*C und BC. Das zweite Modell ist A und B mit JMP, aber nur B für MINITAB.
