여러 응답에 대해 단계적으로여보세요,
내가 가지고 있다고 가정 해 봅시다 :
요인 : A, B, C
응답 : Y1, Y2
내가 모델 적합성을 사용한다면 : Standard Least Square.
그런 다음 예를 들어 다음과 같은 모델이 제공됩니다. 요인 요약의 효과와 응답 Y1 및 Y2의 효과를 요약 한 효과 요약.
그러나 필자가 Fit Model Personities를 사용한다면 Stepwise.
그런 다음 JMP는 각 응답 Y1 및 Y2에 대한 개별 효과 요약을 제공합니다.
의미, 나는 여기에 두 가지 효과 요약을 얻는다. 하나는 Y1 용이고 다른 하나는 Y2 용입니다.
Standard Least Square의 경우, 하나의 효과 요약 (Y1과 Y2 응답을 결합한 것으로 가정합니다) 만받습니다.
내 질문 :
1. 결국 두 가지 방법 모두 프로파일 러를 제공하지만 둘 다 다릅니다 (확실히). 더 정확하거나 따라야합니까?
2. Stepwise가 전체 효과 용어와 모든 응답으로 구성된 하나의 단일 효과 요약을 제공 할 수있는 방법이 있습니까?
감사.
Br,
크리스
다시 : 단계적으로 여러 응답고마워.
Stepwise 창에서 각 응답에 대해 실행을 클릭하면 동일한 모델 창에 추가됩니다.
그런 다음 빨간색 삼각형을 클릭하여 프로파일 러를 가져옵니다.
결과를 확인하고 위의 방법과 프로파일 러 사이의 프로파일 러는 정확히 동일합니다.
다시 : 단계적으로 여러 응답하나 이상의 응답을 지정하는 Fit Model의 기능은 편리하지만 각 응답을 개별적으로 맞추고 선택한 모델을 저장하는 것이 좋습니다. Stepwise는이 작업을 수행하는 좋은 방법입니다. 각 응답에 대해 Stepwise를 사용한 후 모델 실행 주어진 응답에 대한 제어판에서 이제 너는 돌아왔다. 최소한의 사각형 맞추기 . 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 열 저장 > 예측 공식 . 각 프로세스에 대해이 프로세스를 반복하십시오. 그들 모두가 적합하고 구원 받았을 때, 그래프 > 프로파일 러 . 이 플랫폼에 대한 모든 Pred Formula 열을 선택하십시오. 이제 함께 작업 할 수 있습니다.
예측 프로파일 러를 사용하기 위해서는 피팅 플랫폼을 사용할 필요가 없습니다.
