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Adecuado método de cribado definitivo idoneidad

Estimado usuario de JMP

 

Construí un modelo y quería evaluar el efecto de 6 variables independientes diferentes, incluida la interdependencia, en una salida determinada. No estoy seguro de cómo hacerlo, pero lo que hice es que asigné un nivel Bajo y Alto para cada variable para minimizar el número de ejecuciones. Luego utilicé el método de selección de ajuste definitivo en JMP y ejecuté el modelo de regresión múltiple que el programa creó y usé la tabla de logworth para clasificar el efecto de cada variable.

 

Ahora la pregunta es, ¿es correcta la metodología? y si no, ¿cuál será la mejor manera de crear un análisis de regresión múltiple en JMP y calcular el valor de p / logworth para cada variable, así como la interdependencia? 

 

Gracias

Re: Fit idoneidad definitiva del método de cribadoHola, Ian
Disculpas por la respuesta tardía, supongo que ahora tengo más comprensión de lo que realmente quiero hacer

Básicamente, me propongo hacer un análisis de sensibilidad para ver qué variable indp tiene el mayor impacto en mi salida. Ahora, la cuestión es que mi salida proviene de otro modelo, en otras palabras, es un modelo determinista.
Así que primero asumí que el valor logworth calculado por JMP me da un rango de los factores más importantes
Pero ahora me doy cuenta de que mi comprensión es incorrecta, ya que el logworth es básicamente un valor p que da una probabilidad de que un factor sea significativo y no necesariamente su impacto.
¿Alguna recomendación de lo que puedo hacer? O incluso tal vez JMP no es adecuado?Re: Fit idoneidad definitiva del método de cribado

Cuando se usan experimentos diseñados estadísticamente (DoE para abreviar), "diseño" y "análisis" deben ir de la mano. Para reflejar esto, (al menos en JMP 14) hay dos opciones de menú en 'DOE> Evaluación definitiva', aunque el principio es general.

 

Por lo tanto, la respuesta a su pregunta sobre el análisis dependerá fundamentalmente de qué ejecuciones realizó realmente (su diseño). Dices que usaste 'a Nivel bajo y alto para cada variable para minimizar el número de ejecuciones ', y que está interesado en las interacciones entre los seis factores. ¿Tal vez podrías usar 'Tablas> Anonimizar' y publicar el resultado? Entonces la gente tendrá más para seguir. . .