¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?Hola JMPers,
Estaba modelando con diseño factorial fraccional 2(7-4) con 3 puntos centrales.
Cuando cambio los términos en el modelo, el DF de error puro en la prueba LOF también cambia. (10 a 14)
En Minitab no cambia con el cambio de modelo (mismo DF = 2 para 3 réplicas de puntos centrales).
Creo que el DF del error puro se calcula a partir del número de replicaciones puras, por lo que no se puede cambiar al seleccionar diferentes modelos.
¿Qué resultado es correcto?
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?La elección de la prueba no se basa en la concordancia de los resultados o la importancia de estas pruebas. Las pruebas de hipótesis son específicas para la hipótesis alternativa dada, por lo que la elección se basa en la hipótesis alternativa.JMP está probando cualquier LOF. MINITAB está probando LOF de manera diferente.
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?Planeamos incluir el resultado del análisis del DOE en el informe oficial. (por ejemplo, a Asuntos Regulatorios)
Si el resultado de la prueba LOF es diferente entre los softwares, ¿cómo puedo elegir uno? ¿Son ambos resultados aceptables?
¿Si la significación estadística de dos resultados es diferente? (valor p en JMP > 0,05 y valor p en Minitab < 0,05)
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?Como usted señaló, hay varios errores en mi análisis. Perdon por la confusion.
Publiqué resultados de análisis correctos. (2^(7-4) + 3 puntos centrales = 11 ejecuciones)
Pero la diferencia entre software todavía existe.
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?Para ser más específico acerca de la afirmación de su fuente, que el error puro SS es independiente del modelo, depende de cómo se prueba el LOF. El error puro y los DF y SS de LOF no son independientes del modelo en la prueba JMP para LOF. El método presentado en su fuente y (aparentemente) en MINITAB es independiente del modelo.
La prueba LOF, independientemente de cómo se postule, es una comparación de la estimación dependiente del modelo de la contribución aleatoria (error ANOVA SS) con la estimación independiente del modelo de la misma (error puro SS LOF).
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?Dijiste que usaste un diseño factorial fraccional regular 2^(7-4). Este diseño es para el modelo de efectos principales para 7 factores en 8 ejecuciones. Incluiste 3 puntos centrales para un total de 11 carreras. Su análisis muestra que tiene 19 ejecuciones, por lo que utilizó un diseño 2^(7-3) o replicó el diseño 2^(7-4).
Los DF para la prueba LOF son los mismos que los DF para el error SS en la tabla AN0VA. (Error DF = 13 en el primer análisis de regresión). Los DF para el error puro son 1 menos que el número de réplicas. (Error puro DF = 1 DF de cada punto de diseño de FF replicado + 2 DF de los puntos centrales replicados = 10.) El DF para el LOF es la diferencia entre los dos DF. (LOF DF = 13 - 10 = 3.) Para el segundo caso con solo 2 efectos principales, el error DF = 16, error puro DF = 14 y LOF DF = 2.
Como dije antes, JMP está usando todo el DF que no usa el modelo en una prueba LOF general (cualquier LOF). Por otro lado, MINITAB está utilizando más de un F -prueba para componentes LOF específicos. Son pruebas de hipótesis diferentes, por lo que no se puede esperar que sean iguales.
También es lamentable que JMP utilice etiquetas opuestas para los términos LOF que MINITAB. Esto se debe a la herencia de JMP de SAS. Se suma a la confusión inicial al comparar los resultados de los dos softwares.
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?DE ACUERDO. Admito mi error al obtener el resultado en Minitab.
Pero mi pregunta clave es cómo se calculan DF y SS de error puro en la prueba de falta de ajuste y por qué son diferentes entre los softwares.
"Statistics for Environmental Engineers, Second Edition""Statistics for Environmental Engineers, Second Edition""Estadísticas para ingenieros ambientales, segunda edición"
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?Además, JMP no divide la suma de cuadrados para la curvatura ni la prueba por separado. Es sólo una prueba LOF general.
Re: ¿Por qué el DF del error puro de la prueba LOF cambia cuando se agregan o eliminan términos del modelo?El primer modelo que ejecutó tanto en JMP como en MINITAB incluye A, B, C, A*C y BC. El segundo modelo es A y B con JMP pero solo B para MINITAB.
