Falta de prueba de ajuste<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola a todos los JMPers,
¿Alguien sabe qué modelo saturado se usa en la prueba LACK OF FIT? Más específicamente, cuando ejecuto Fit Model, digamos por Standard Least Squares, obtengo la tabla de Lack Of Fit de la siguiente manera:
.
Mi entendimiento es que:
1) el valor p me da que el modelo se puede mejorar agregando términos de interacción,
2) Max RSq se obtiene por el modelo saturado.
¿Es correcto mi entendimiento? Si es así, ¿hay alguna forma de obtener el modelo saturado en JMP?
¡Gracias a todos!
Re: Falta de prueba de ajusteSí, Combinar columnas junto con muchas otras utilidades de columna fueron añadido en JMP 12 .
Re: Falta de prueba de ajuste¡Un millón de gracias!
Esta es una gran respuesta, aunque no encontré el combinar columna, Estoy usando JMP Pro 11.0, pero tengo la idea.
Re: Falta de prueba de ajusteSí, tu subestimación es correcta.
Si es así, ¿hay alguna forma de obtener el modelo saturado en JMP?
Sí, puede ejecutar dicho modelo con alguna preparación de datos.
(Precaución- un modelo saturado está sobreparametrizado hasta el punto de que esencialmente está interpolando los datos. No es una buena práctica de modelado.)
(1) La captura de pantalla muestra un ajuste de regresión lineal para predecir la ALTURA con SEXO y PESO como predictores. Aunque este modelo de efecto principal no parece ser inadecuado, máx. R Sq indica que un modelo saturado alcanzaría R Sq en 0,8872.
(2) Para hacer esto Combine las variables predictoras para formar una variable de agrupación, SEX_WEIGHT, de modo que pueda asignar un parámetro a cada combinación única de predictores. Utilizar el Combinar columnas para conseguirlo
(3) Vuelva a ajustar el modelo utilizando SEX_WEIGHT como predictor. Como se muestra, R Square es de hecho 0.8872. Hay 32 estimaciones de parámetros (más el intercepto) en el modelo.
