J'ai un DOE à niveau mixte avec un taux d'échec en réponse.<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour,
J'apprends encore jmp ... La réponse doit-elle correspondre à une distribution normale ou peut-elle être log normale? Les données sont censurées par intervalles si cela aide ou empêche de répondre. Toute aide serait appréciée.
Merci
Joe
Re: J'ai un DOE de niveau mixte avec un taux d'échec en réponse.Salut Peter,
Je ne sais pas pourquoi cela ne fonctionne pas.
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Re: J'ai un DOE de niveau mixte avec un taux d'échec en réponse.laisse-moi réessayer
Merci Peter pour la réponse,
Les variables sont toutes catégoriques, comme indiqué dans le tableau ci-dessous:
Primaire | | | | | |
Variables | | | | | |
Re: J'ai un DOE de niveau mixte avec un taux d'échec en réponse.Merci Peter pour la réponse,
Les variables sont toutes catégoriques, comme indiqué dans le tableau ci-dessous:
Primaire | | | | | |
Variables | | | | | |
Re: J'ai un DOE de niveau mixte avec un taux d'échec en réponse.La distribution d'une réponse est ce qu'elle est ... vous ne pouvez pas faire grand chose à ce sujet. Ce que vous pouvez contrôler, ce sont les procédures et techniques de modélisation que vous utilisez pour analyser vos résultats empiriques. Une hypothèse cruciale pour que la magie des moindres carrés ordinaires (nous l'appelons les moindres carrés standard dans JMP) fonctionne correctement est une distribution normale des erreurs pour la réponse. Souvent, cette hypothèse ne correspond pas à un ensemble de réponses. On dirait que le vôtre est un exemple de ce cas. Mais tout n'est pas perdu ... lorsque l'hypothèse de normalité des erreurs n'est pas respectée ... généralement le chemin est soit:
1. Transformer la réponse ou;
2 Utilisez une procédure de modélisation alternative ou;
3 Un mélange des deux 1. et 2. au dessus de.
D'après le peu que vous avez partagé sur votre problème pratique ci-dessus ... il semble que vous pourriez convenir à un type de modèle de dégradation? Si tel est le cas, vous pouvez consulter les plateformes de dégradation et / ou de dégradation destructive de JMP. Ces plates-formes offrent des moyens simples de transformer une réponse, d’adapter certains modèles de dégradation classiques ou couramment rencontrés, la censure, ainsi que les profileurs de prédiction de JMP.
