Adapter la méthode de dépistage définitiveCher utilisateur JMP
J'ai construit un modèle et je voulais évaluer l'effet de 6 variables indépendantes différentes, y compris l'interdépendance, sur une sortie donnée. Je ne sais pas trop comment faire cela, mais ce que j’ai fait, c’est que j’ai attribué un niveau faible et élevé pour chaque variable afin de minimiser le nombre d’exécutions. Ensuite, j’ai utilisé la méthode de filtrage définitif Fit dans JMP et j’ai exécuté le modèle de régression multiple construit par le programme et j’ai utilisé le tableau logworth pour classer l’effet de chaque variable.
Maintenant la question est, est-ce que la méthodologie est correcte? et si ce n’est pas le cas, quel sera le meilleur moyen de construire une analyse multi-régression dans JMP et de calculer la valeur p / logworth pour chaque variable ainsi que l’interdépendance
Je vous remercie
Re: adapter la méthode de dépistage définitiveSalut Ian
Toutes mes excuses pour la réponse tardive, je suppose que maintenant j'ai plus de compréhension de ce que je veux vraiment faire
Essentiellement, je souhaite effectuer une analyse de sensibilité pour déterminer quelle variable indp a le plus grand impact sur ma production. Maintenant, le problème est que ma sortie provient d’un autre modèle, c’est-à-dire d’un modèle déterministe.
Donc d’abord, j’ai supposé que la valeur de logworth calculée par JMP me donnait un classement des facteurs les plus importants
Mais maintenant je me rends compte que ma compréhension est incorrecte car logworth est fondamentalement une p-valeur qui donne une probabilité qu'un facteur soit significatif et pas nécessairement son impact
Donc, des recommandations de ce que je peux faire? Ou même peut-être que JMP ne convient pas?Re: adapter la méthode de dépistage définitiveLorsque vous utilisez des expériences conçues de manière statistique (DoE en abrégé), «conception» et «analyse» doivent aller de pair. Pour refléter cela, (dans JMP 14 au moins), il existe deux options de menu sous «DOE> Criblage définitif», bien que le principe soit général.
Ainsi, la réponse à votre question sur l'analyse dépendra de manière cruciale de ce que vous exécutez réellement (votre conception). Vous dites que vous avez utilisé 'a Niveau faible et élevé pour chaque variable afin de minimiser le nombre d'analyses 'et que vous êtes intéressé par les interactions entre les six facteurs. Peut-être que vous pourriez utiliser 'Tables> Anonymize' et poster le résultat? Ensuite, les gens auront plus à continuer. . .
