Fehlender Fit-Test<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo alle JMPer,
Weiß jemand, welches gesättigte Modell im LACK OF FIT-Test verwendet wird? Genauer gesagt, wenn ich das Fit-Modell ausführe, beispielsweise nach Standard-Kleinstquadraten, erhalte ich die folgende Tabelle für mangelnde Anpassung:
.
Mein Verständnis ist das:
1) Der p-Wert zeigt mir, dass das Modell durch Hinzufügen von Interaktionstermen verbessert werden kann.
2) Max RSq wird durch das gesättigte Modell erhalten.
Ist mein Verständnis richtig? Wenn ja, gibt es eine Möglichkeit, das gesättigte Modell in JMP zu erhalten?
Danke euch allen!
Betreff: Fehlender Fit-TestJa, Spalten kombinieren zusammen mit vielen anderen Kolumnendienstprogrammen in JMP 12 hinzugefügt .
Betreff: Fehlender Fit-TestTausend Dank!
Das ist eine tolle Antwort, obwohl ich sie nicht gefunden habe Spalte kombinieren, Ich verwende JMP Pro 11.0, aber mir kam die Idee.
Betreff: Fehlender Fit-TestJa, Ihre Untertreibung ist richtig.
Wenn ja, gibt es eine Möglichkeit, das gesättigte Modell in JMP zu erhalten?
Ja, Sie können ein solches Modell mit etwas Datenvorbereitung ausführen.
(Vorsicht- Ein gesättigtes Modell ist so weit überparametrisiert, dass es die Daten im Wesentlichen interpoliert. Es handelt sich nicht um eine solide Modellierungspraxis.)
(1) Der Screenshot zeigt eine lineare Regressionsanpassung zur Vorhersage der GRÖSSE mit GESCHLECHT und GEWICHT als Prädiktoren. Obwohl dieses Haupteffektmodell nicht untertauglich zu sein scheint, Max R Sq gibt an, dass ein gesättigtes Modell R Sq bei 0,8872 erreichen würde.
(2) Um dies zu tun, kombinieren Sie Prädiktorvariablen, um eine Gruppierungsvariable, SEX_WEIGHT, zu bilden, damit ich jeder eindeutigen Kombination der Prädiktoren einen Parameter zuweisen kann. Benutzen Sie die Spalten kombinieren es bekommen
(3) Passen Sie das Modell mit SEX_WEIGHT als Prädiktor an. Wie gezeigt beträgt R-Quadrat tatsächlich 0,8872. Das Modell enthält 32 Parameterschätzungen (plus Achsenabschnitt).
