Differenti stime dei parametri in Adatta schermo di defintiva e minimi quadrati standardCiao!
Voglio trovare fattori significativi nel processo di cristallizzazione sferica. Ho fatto un Definitive Screening Design con 6 fattori su tre livelli, con quattro run aggiuntivi (2 fattori falsi). Sto misurando diverse risposte.
Ho analizzato i dati con Fit Definitive Screening e ottenuto i risultati che hanno un senso. Quando ho proseguito e ho creato un modello, utilizzando i minimi quadrati standard, ho notato che le stime dei parametri sono diverse in un modello realizzato con i minimi quadrati standard e in Adatta schermo definitivo. i valori di p sono gli stessi per alcuni fattori e molto vicini per gli altri. Mi preoccupa anche che in un fattore (rapporto V) la stima abbia ottenuto il segno meno (vedi la foto sotto). Questo cambia molto il modello. (Il segno + è più logico, basato sulla comprensione del processo). Come so, le stime dei parametri dovrebbero essere le stesse. Come posso ottenere le stesse stime dei parametri?
Quando ho analizzato le mie altre risposte, ho anche ottenuto stime dei parametri diverse, ma il segno (+/-) è rimasto lo stesso. Tuttavia, alcuni risultati nel report dei minimi quadrati standard in Prediction Profiler erano molto non logici (ho ottenuto il numero negativo per il diametro medio di una particella). Questo mi fa pensare che ci sia qualcosa di sbagliato nel rapporto dei minimi quadrati standard, quindi non posso nemmeno fidarmi dei dati nell'effettivo Trama previsione, ecc. C'è un modo migliore per valutare l'adattamento del modello?
Ho anche notato che, nel rapporto dei minimi quadrati standard, Prediction Profiler ha Yield sull'asse Y, nonostante io abbia inserito il ROOT Square Yield come risposta. Sull'asse di Actual by Predicted Plot, viene utilizzato Root Square Yield, come dovrebbe. Come posso risolvere questo problema?
Grazie
Ri: Diverse stime dei parametri in Adatta allo screening definitivo e minimi quadrati standardHo risolto il problema. Il problema era che stavo analizzando la scheda tecnica, dove ho inserito il valore minimo di fattore come -1, un valore medio come 0 e un valore massimo come 1. Ciò non ha fatto alcuna differenza nei risultati di Fit Definitive Screening, ma apparentemente ha una grande differenza con i minimi quadrati standard e la regressione graduale. Quando ho inserito valori "reali" nella scheda tecnica, i risultati di tutte e tre le analisi erano gli stessi, come previsto.
Grazie per l'aiuto.
Ri: Diverse stime dei parametri in Adatta allo screening definitivo e minimi quadrati standardGrazie per la tua deposizione. Ci proverò.Ri: Diverse stime dei parametri in Adatta allo screening definitivo e minimi quadrati standardHo familiarità con i risultati pubblicati (riviste, JMP Help e Dr. Jones) e li ho riprodotti senza alcun problema. Lo stesso vale per altri esperimenti, che non posso condividere qui. Non c'è mai stata una discrepanza.
Hai chiaramente dichiarato le tue azioni e condiviso i risultati, che non posso risolvere. Suggerisco di inviare questo caso all'assistenza tecnica JMP (support@jmp.com) e quindi condividere con i loro risultati qui. Dovresti essere in grado di usare Fit Definitive Screening con sicurezza.
Ri: Diverse stime dei parametri in Adatta allo screening definitivo e minimi quadrati standardNo, ho trasformato il rendimento nella finestra, in cui devi selezionare la risposta e i fattori, prima di Adattare lo screening definitivo.
Ho quindi fatto clic su Crea modello e lascia tutto come era (la radice quadrata è stata selezionata come risposta e fattori, che sono stati trovati attivi in Adatta a screening definitivo come fattori). Se faccio semplicemente clic su Esegui modello, ottengo lo stesso risultato.
Voglio sottolineare che ottengo diverse stime dei parametri anche quando analizzo una risposta non trasformata. Tuttavia, le stime dei parametri nel report dei minimi quadrati standard sono le stesse che ottengo, se analizzo gli stessi dati con la regressione stepwise. Se si confronta il risultato ottenuto dai dati trasformati, tutte e tre le stime dei parametri da analisi diverse sono diverse.
Sono consapevole che stiamo parlando di analisi diverse, ma il Dr. Bradley Jones afferma nel video http://video.sas.com/detail/videos/analytics-in-action/video/4492688979001/a-new-analytical-approach-for-definitive-screening-designs , che le stime dei parametri dovrebbero essere uguali. Questo vale anche per i dati di esempio in JMP per lo screening definitivo di adattamento (estrazione 3). (In questo esempio, le stime dei parametri sono le stesse con tutte e tre le diverse analisi, che sono menzionate sopra).
Ri: Diverse stime dei parametri in Adatta allo screening definitivo e minimi quadrati standardRicorda che lo screening definitivo di adattamento e i minimi quadrati adatti sono analisi molto diverse. Il primo è un'analisi a due stadi in cui quest'ultimo è uno stadio. Il primo combina i risultati delle due fasi in cui il secondo ottiene simultaneamente tutti i risultati.
Ri: Diverse stime dei parametri in Adatta allo screening definitivo e minimi quadrati standardHai progettato l'esperimento per Yield e poi hai creato una nuova colonna per Root Square Yield? Gli script di tabella non acquisiranno tale modifica in modo da poter confrontare "mele con arance".
Inoltre, hai utilizzato lo script Model nella tabella dati per ottenere i minimi quadrati in forma o hai fatto clic su Esegui modello nella parte inferiore della piattaforma Adatta schermo definitivo? Ancora una volta, potrebbe fare la differenza. Il fatto che tu osservi Yield, non Root Square Yield, mi fa meravigliare.
D'altra parte, hai inserito Yield alla variabile Y e applica una trasformazione nella finestra di dialogo Fit Model? Tale azione fornirebbe anche la risposta non trasformata nel profiler di previsione.
So che ho torto ma sto solo cercando di scoprire da dove viene la discrepanza.
