<SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" style="width: 527px;"><IMG src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/8190i686AF667FEB86918/jmp.png" alt="jmp.png" title="jmp.png" /></SPAN>Fit Model(
Y( :Name( "box cox lambda = -0.2" ) ),
Effects(
:Fry,
:Treatment,
:Label,
:Fry * :Treatment,
:Fry * :Label,
:Treatment * :Label,
:Fry * :Treatment * :Label
),
Random Effects(
:panelist# & Random,
:panelist# * :Fry & Random,
:panelist# * :Treatment & Random,
:panelist# * :Label & Random,
:panelist# * :Fry * :Treatment & Random,
:panelist# * :Fry * :Label & Random,
:panelist# * :Treatment * :Label & Random,
:panelist# * :Fry * :Treatment * :Label & Random
),
Personality( Standard Least Squares ),
Method( REML ),
Emphasis( Minimal Report ),
Run(
:Name( "box cox lambda = -0.2" ) << {Analysis of Variance( 0 ),
Lack of Fit( 0 ), Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Effect Leverage( 0 )}
)
);Ciao,
Sto analizzando alcuni dati sensoriali da tre studi di frittura replicati seguiti dalla conservazione di cibi fritti, utilizzando sia la piattaforma del modello fit che il componente aggiuntivo fattoriale ripetuto, per i miei dati che sono 2 trattamenti x 2 tempi di conservazione x N panelist . Esistono 3 studi di frittura replicati (nominali). Ho provato a inserire entrambi gli avannotti come fattore fisso o non a inserirli (entrando si migliora il modello R2 ma non cambia il problema che sto vedendo). I dati sono continui, ma dal momento che erano fortemente distorti, ho fatto una trasformazione Box-Cox (il problema è lo stesso indipendentemente dal fatto che io trasformi i dati). I valori previsti sembrano sempre essere un numero discreto, quasi come se fossero messi in una categoria a seconda delle variabili, risultando nei modelli mostrati sopra. Ho la sensazione che questo sia un semplice errore, ma non so dove. Per favore aiuto!
Rispondendo a me stesso per aggiungere l'immagine, io
non vederlo nel messaggio precedente.