Regresión de puntos de datos de línea y réplicas.Hola,
Más de una pregunta de estadísticas generales que JMP per se, pero pensé que valía la pena obtener algunas opiniones.
Estoy pensando en hacer algo de MDL (Límite de detección de métodos) mediante el muestreo de muestras en diferentes niveles. Los datos de la línea me permiten hacer una regresión y uso los datos de la línea para calcular mi MDL y la linealidad de mis datos. No es posible hacer más de 12 puntos (aunque me encantaría)
Hasta ahora, he estado haciendo 4 niveles por triplicado - 12 puntos (digamos 0, 5, 10, 15). ¿Sin embargo no es más beneficioso hacer 6 niveles por duplicado? Creo que obtiene más datos sobre la regresión y aún puede obtener la desviación estándar con respecto a la línea.
Gracias
Re: Regresión puntos de datos de línea y réplicas.Además de los excelentes consejos de mi colega Mark Bailey ... si tiene la versión 13 de JMP, es posible que desee verificar la capacidad de diseño de evaluación que es nueva para JMP 13. Esta nueva capacidad puede responder muchas preguntas de tipo de comparación de diseño.
Re: Regresión puntos de datos de línea y réplicas.Podría usar JMP Custom Desgn para este problema. Tienes una sola respuesta y un solo factor continuo. Introduzca el modelo de regresión para la curva. Si la curva es lineal, entonces el modelo predeterminado es suficiente. Si hay algo de curvatura, agregue una potencia de segundo orden. Introduzca 12 para el número de ejecuciones definido por el usuario. La replicación que resulta es útil pero más concentraciones no lo harán. Solo necesitas dos o tres concentraciones. Este diseño es más informativo que el diseño original (cuatro niveles) o el diseño alternativo propuesto (seis niveles).
