Passen Sie die endgültige Eignung der Prüfmethode anSehr geehrter JMP-Benutzer
Ich baute ein Modell und wollte die Auswirkung von 6 verschiedenen unabhängigen Variablen, einschließlich der Abhängigkeit von Abhängigkeiten, auf einen bestimmten Output bewerten. Ich bin mir nicht sicher, wie ich das machen soll, aber ich habe jeder Ebene einen Low- und High-Level zugewiesen, um die Anzahl der Läufe zu minimieren. Dann habe ich in JMP die Methode "Fit Definitive Screening" verwendet und das Multi-Regressionsmodell, das vom Programm erstellt wurde, verwendet. Ich verwendete die Logworth-Tabelle, um die Auswirkungen jeder Variablen zu bewerten.
Nun ist die Frage, ist die Methodik korrekt? und wenn nicht, wie wird am besten eine Multi-Regressionsanalyse in JMP erstellt und der p-Wert / Logworth für jede Variable sowie die Abhängigkeiten berechnet
Vielen Dank
Re: Passen Sie die endgültige Eignung der Prüfmethode anHi Ian
Entschuldigung für die späte Antwort, ich denke jetzt habe ich mehr Verständnis dafür, was ich wirklich tun möchte
Grundsätzlich möchte ich eine Sensitivitätsanalyse durchführen, um zu sehen, welche indp-Variable den größten Einfluss auf meinen Output hat. Die Sache ist nun, dass meine Ausgabe von einem anderen Modell stammt, mit anderen Worten, es ist ein deterministisches Modell
Also ging ich zunächst davon aus, dass der von JMP berechnete Logworth-Wert mir die wichtigsten Faktoren angibt
Nun ist mir jedoch klar, dass mein Verständnis falsch ist, da der Logworth im Wesentlichen ein p-Wert ist, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass ein Faktor signifikant ist und nicht unbedingt seine Auswirkung hat
Also irgendwelche Empfehlungen, was ich tun kann? Oder vielleicht ist JMP auch nicht geeignet?Re: Passen Sie die endgültige Eignung der Prüfmethode anBei statistisch erstellten Experimenten (kurz DoE) sollten „Design“ und „Analyse“ Hand in Hand gehen. Um dies zu reflektieren, gibt es (zumindest in JMP 14) zwei Menüoptionen unter "DOE> Definitive Screening", obwohl das Prinzip allgemein ist.
Die Antwort auf Ihre Frage zur Analyse hängt also entscheidend davon ab, welche Läufe Sie tatsächlich durchgeführt haben (Ihr Design). Sie sagen, Sie haben 'a verwendet Low- und High-Pegel für jede Variable, um die Anzahl der Läufe zu minimieren ', und dass Sie an Wechselwirkungen zwischen den sechs Faktoren interessiert sind. Vielleicht können Sie "Tabellen> Anonymisieren" verwenden und das Ergebnis hochladen. Dann haben die Leute mehr zu tun. . .
