DOE - Ajustar modelo y perfilador<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Estoy usando Fit Model y Profiler para ayudarme a identificar qué factores son importantes y predecir la respuesta.
Después del ajuste del modelo -> Análisis paso a paso, solo 2 de 5 factores son importantes. Intento poner los 5 factores en Ajustar modelo -> Proyección de mínimos cuadrados y efectos estándar, el Analizador me dio diferentes predicciones. Eso tiene sentido para mí porque ahora JMP se ajusta a un modelo diferente. Pero sé que el primer modelo con solo 2 factores es más preciso. Si trato de maximizar mi respuesta, ¿cómo averiguo la configuración de los otros 3 factores que no fueron significativos para mi respuesta?
Re: DOE - Ajustar modelo y perfiladorDe acuerdo con Kevin,
Suponiendo que tenga suficientes grados de libertad para ajustarse al modelo, empezaría por ahí y obtendría términos que no están agregando valor. Usó paso a paso pero no delimitó qué regla de detención utilizó. También leí en su pregunta que estaba intentando determinar en qué configuración deberían establecerse los otros términos que se eliminaron. En ese caso, incluya esos términos de efectos principales en su modelo y el Perfilador indicará su impacto en la respuesta.
Re: DOE - Ajustar modelo y perfiladorCuando dices que "sabes que el primer modelo con solo 2 factores son más precisos", ¿qué quieres decir? Cómo ¿Tú sabes? Porque Stepwise lo dijo ??
Una búsqueda en la web sobre "problemas con la regresión paso a paso" detallará rápidamente muchas razones técnicas para desconfiar de Stepwise. No solo JMP's ... cualquier software ...
Mi cita favorita sobre los procedimientos de Stepwise: "Personalmente, no permitiría que una rutina automática seleccione mi modelo más de lo que permitiría algún procedimiento de mejor ajuste empacar mi maleta ". Ronan Conroy.
Parte del problema es que Stepwise establece la estimación del parámetro de los factores Unchosen en cero, por lo que la configuración de esos factores ni siquiera importa en el modelo Stepwise. ¿Es eso legítimo en tu aplicación? Esto puede causar un sesgo significativo. ¿Por qué no usar el modelo completo? Si no está satisfecho con el modelo completo por alguna razón legítima, recomendaría usar alguna técnica de regresión penalizada como el lazo o red elástica en la plataforma de Regresión Generalizada. Al menos esos métodos restringen los parámetros y tratan la multicolinealidad (a diferencia de Stepwise).
