Datenpunkte und Replikationen der RegressionsgeradenHallo,
Eher eine allgemeine Statistikfrage als JMP per se, aber ich dachte, es lohnt sich, ein paar Meinungen einzuholen.
Ich möchte MDL (Method Detection Limit) durchführen, indem ich Samples auf verschiedenen Ebenen spitze. Die Daten aus der Linie ermöglichen mir eine Regression und ich verwende die Daten aus der Linie, um meine MDL und die Linearität meiner Daten zu berechnen. Es ist nicht möglich mehr als 12 Punkte zu machen (obwohl ich es gerne machen würde)
Bis jetzt habe ich 4 Level in dreifacher Ausführung gemacht - 12 Punkte (sagen wir 0, 5, 10, 15). Es ist jedoch nicht vorteilhafter, 6 Ebenen doppelt zu machen? Ich würde denken, dass Sie mehr Daten über die Regression erhalten und Sie können immer noch eine Standardabweichung in Bezug auf die Linie erhalten.
Vielen Dank
Betreff: Regressionsgerade Datenpunkte und ReplikateNeben dem guten Rat meines Kollegen Mark Bailey ... Wenn Sie die JMP-Version 13 verwenden, sollten Sie die in JMP 13 neu entwickelte Design-Funktion überprüfen. Diese neue Funktion kann viele Fragen zum Designvergleich beantworten.
Betreff: Regressionsgerade Datenpunkte und ReplikateSie können JMP Custom Desgn für dieses Problem verwenden. Sie haben eine einzige Antwort und einen einzigen kontinuierlichen Faktor. Geben Sie das Regressionsmodell für die Kurve ein. Wenn die Kurve linear ist, reicht das Standardmodell aus. Wenn es eine Krümmung gibt, addieren Sie eine Potenz zweiter Ordnung. Geben Sie 12 für die benutzerdefinierte Anzahl von Läufen ein. Die Replikation, die sich ergibt, ist hilfreich, mehr Konzentrationen jedoch nicht. Sie brauchen nur zwei oder drei Konzentrationen. Dieses Design ist informativer als das ursprüngliche Design (vier Ebenen) oder das vorgeschlagene alternative Design (sechs Ebenen).
