Bonjour, j'analysais ce simple DOE:
A B Y
33 180 3317
33 180 3653
17 230 6133
17 230 6436
25 205 5939
33 230 12431
17 180 1710
17 180 1806
25 205 5578
33 230 13680
avec Standard Least Square et avec GenReg.
J'ai remarqué que, même si les estimations sont exactement les mêmes, GenReg produit un stderr plus petit (en italique).
Standard moins place:
Interception -29469.6125 1390.0621826 -21.20 <.0001
A 265.5625 19.698753398 13,48 <0,0001
B 140,97 6.3036010872 22,36 <0,0001
(A-25) * (B-205) 6,305 0,787950 1359 8,00 0,0002
GenReg (normal, sélection en avant, min AICc)
Estimation à long terme Erreur standard Wald ChiSquare Prob> ChiSquare Inférieur 95% Supérieur 95%
Interception -29469.6125 1210.3742588 592.80177141 <.0001 -31841.90246 -27097.32254
A 265.5625 15.108244044 308.96231754 <.0001 235.9508858 295.1741142
B 140,97 4.834638094 850.20853436 <.0001 131.49428346 150.44571654
(A-25) * (B-205) 6,305 0.6043297618 108.84844181 <.0001 5.1205354322 7.4894645678
Quelqu'un peut-il expliquer pourquoi c'est ainsi?
Merci beaucoup d'avance.
Matteo
Je ne vois pas de différence en AICc ou en BIC entre les deux plates-formes, mais je vois bien la différence entre les erreurs standard.
Sur la plate-forme GenReg, si vous basculez l'estimation sur les moindres carrés standard, vous obtiendrez exactement les mêmes erreurs standard. Vous commencez à voir les différences lorsque cela devient Stepwise, même si le modèle est le même.
La réponse est due à l'utilisation d'une méthode différente pour estimer les erreurs standard. À l'aide de l'aide de JMP, Gen Reg fait ceci:
Les moindres carrés standard permettent un calcul plus direct de l'erreur type.
