충분 한 DF's- 전체 Factorial에 대한 nonEstimable 오류 메시지<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />3 년 동안 반복 된 4 가지 치료법 (위치)이있는 데이터 세트가 있습니다. 전체 계승 (Year, Location, Year * Location)을 실행하면 아래와 같이 nonEstimable 오류 메시지가 나타납니다. 아무런 상호 작용없이 연도와 위치를 분석 할 때 아래와 같은 결과를 얻습니다. 이제 Fit Model 컨트롤 패널에서 By 요소를 선택하지 않은 경우, 특히 By 요소로 Cultivar를 선택하지 않으면 아래와 같이 전체 계승에 대한 결과를 얻습니다.
1) By 요소로 Full Factorial을 테스트 할 수있는 충분한 자유가없는가요? 내가 NonEstimable 메시지를받는 이유입니다. 나는 메시지가 혼란스러운 요인들과 관련이 있다는 것을 알고 있지만 솔직히 말해서 나는 해결책으로 무엇을해야하는지 모른다.
(필자가 작업하고있는 것에 대한 아이디어를주기 위해 필자의 데이터 중 일부를 붙여 넣었습니다. 예제 크기가 작고 불균형하다는 점에 유의하십시오)
2) DF가 너무 낮 으면 상호 작용을 테스트하기위한 대안 / 대안이 있습니까?
전체 계승 - 중식 할 수 없음 :
상호 작용 없음 :
By 요소없이 전체 계승 :
데이터 스냅 샷 :
재 : 충분한 DF - Full Factorial에 대한 논리적이지 않은 오류 메시지1) 불완전한 테이블을 보면, 실종 된 값으로 인해 상호 작용을 예측할 수 없다는 강한 의구심이 있습니다. 예를 들어, Brown Snout (2012 년)의 Tieton 값은 1 개뿐입니다. 따라서 Cultivar를 분석하면 Brown Snout에 대한 Tieton의 효과는 평가할 수 있지만, Tieton에게는 1 년 밖에 사용할 수 없으므로 Tieton *의 상호 작용은 평가할 수 없습니다. 귀하의 DF가 Tieton의 효과를 추정하기 위해 사용되었으므로 Tieton * Year를 얻을 수 없습니다.
나머지 데이터 테이블의 다른 품종은 다른 해 동안 Tietion의 가치를 가지고 있다고 가정합니다. 이것은 Tieton * Year를 추정하는 데 필요한 DF를 제공합니다. 그러나 분석하지 않은 경우에만 : Cultivar.
2) 모델에 더 많은 용어가 있다면 비 유효 용어를 삭제할 수 있습니다.이 용어는 데이터를 저장하고 사용자의 상호 작용을 평가할 수 있도록 허용하지만 작성자 : Cultivar를 수행하면 귀하의 사례가 아닙니다. 당신이 할 수있는 가장 가까운 일은 재배 품종이 아닌 재배 품종에 대한 모델입니다. * 재배 기간 * 품종 재배지 * 재배지 * 재배지 * 재배지 * 위치. Cultivar와 다른 요인 간의 상호 작용이 중요하지 않다고 말하는 것과 같습니다. 이것은 모델 구축이 다른 모든 조건을 추측 할 수있게합니다 : Year, Location, Cultivar, Year * Location. 데이터 테이블에 누락 된 값의 수에 따라 다릅니다.
재 : 충분한 DF - Full Factorial에 대한 논리적이지 않은 오류 메시지이것은 나중에 토론과 관련이있을 수 있으므로 도움이 될만한 몇 가지 답변이 있으므로 다음 정보에 연결하십시오. 제목 : Re : 얼마나 많은 DFs는 주요 효과의 X 번호를 테스트하는 데 필요한 - JMP 맞추기 모델
