적합한 스크리닝 방법 적합성 적합친애하는 JMP 사용자
모델을 만들었고 상호 의존성을 포함한 6 개의 독립 변수가 특정 결과에 미치는 영향을 평가하고 싶었습니다. 그 방법을 모르지만 내가 한 것은 실행 횟수를 최소화하기 위해 각 변수에 낮음 및 높음 수준을 할당 한 것입니다. 그런 다음 JMP에서 Fit의 최종적인 스크리닝 방법을 사용했고 프로그램이 구축 한 다중 회귀 모델을 실행했고 각 변수의 효과를 순위 지정하기 위해 logworth 테이블을 사용했습니다.
이제 문제는 방법론이 맞습니까? 그렇지 않은 경우 JMP에서 다중 회귀 분석을 작성하고 각 변수 및 상호 의존성에 대한 p 값 / 로그 워스를 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
고맙습니다
제목 : 최종 적합 심사 방법 적합성안녕 이안
늦게 회신 해 주셔서 사과 드리며, 지금 내가하고 싶은 것을 더 잘 이해하고 있습니다.
기본적으로 민감도 분석을 통해 indp 변수가 내 결과에 가장 큰 영향을 미치는지 확인합니다. 이제는 출력이 다른 모델에서 오는 것입니다. 즉 결정적인 모델입니다.
그래서 먼저 JMP에서 계산 한 logworth 값이 나에게 가장 중요한 요소의 순위를 부여한다고 가정했습니다.
그러나 이제는 로그 워스가 기본적으로 요소가 중요하고 반드시 영향을 줄 가능성이있는 p- 값이라는 점에서 내 이해가 정확하지 않다는 것을 알고 있습니다.
그래서 내가 뭘 할 수 있는지에 대한 추천은? 아니면 JMP가 적합하지 않을 수도 있습니다.제목 : 최종 적합 심사 방법 적합성통계적으로 설계된 실험 (간단히 DoE)을 사용할 때 '디자인'과 '분석'이 함께해야합니다. 이를 반영하기 위해 (최소한 JMP 14에서) 원칙은 일반적이지만 'DOE> 최종 심사'라는 두 가지 메뉴 옵션이 있습니다.
따라서 분석에 대한 질문에 대한 대답은 실제로 수행 한 결과 (설계)에 결정적으로 달려 있습니다. 당신은 ' 각 변수에 대한 하위 및 상위 수준으로 실행 횟수 최소화 ', 그리고 당신은 여섯 가지 요소들 사이의 상호 작용에 관심이 있다는 것을 의미합니다. '테이블> 익명화'를 사용하여 결과를 게시 할 수 있습니까? 그러면 사람들은 더 계속해야 할 것입니다. . .
