DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)Hola JMPers!
Estoy luchando por crear un modelo de datos discretos en JMP 12. Intenté encontrar las respuestas con muchos índices. Ahora parece que estoy estancado.
Primero pensé que el diseño elegido es lo que quiero, pero probablemente no sea así. La estructura de los datos es simple. A continuación se muestra una tabla de datos de ejemplo. Me gustaría comprobar A y E (el DF de E debería ser 40000, ya sabes...)SÓLO en la tabla ANOVA. Si alguien tiene soluciones, por favor hazme sentir cómodo.
Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)
Para el análisis en la tabla adjunta utilicé los valores originales que proporcionó al principio de esta cadena.Regresé e ingresé sus valores posteriores y obtuve el Análisis de Varianza que se muestra a continuación.
Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)No encontré dónde estabas usando JMP 12. Haga clic derecho en el triángulo rojo al lado del script Ajustar mínimos cuadrados y seleccione Ejecutar.Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)El resultado que está mostrando es un Análisis de Varianza que normalmente se muestra para análisis con salidas continuas al menos para JMP de todos modos.La forma en que originalmente tenía todo etiquetado parecía que quería algún tipo de regresión nominal o al menos sus etiquetas de valor habrían sido reconocidas en JMP como nominales.Para obtener una respuesta cercana a lo que está mostrando, debe convertir su respuesta en un valor continuo.Por ejemplo, utilice 1 para Aceptar y 2 para Rechazar.Estos valores deben ser continuos para que usted obtenga un informe de Análisis de Varianza cercano a lo que está mostrando.También debe utilizar los recuentos como Frecuencia cuando configure su modelo.La tabla adjunta tiene un script para el ajuste que puede ejecutar para recrear el modelo y ver el informe de Análisis de varianza.Otra pregunta para ti, ¿qué versión de JMP estás usando?La tabla que adjunto es del JMP 13.Hay diferencias que deberían describirse para que pueda ejecutar los scripts adjuntos si está utilizando una versión anterior de JMP.
Ejecuté el modelo con X como factor categórico y continuo.Para el modelo continuo, X tuvo que sumarse como polinomio hasta el grado 3 para que DF sea correcto.Las respuestas fueron exactamente las mismas en ambos sentidos, pero ambas son diferentes de lo que muestra en sus resultados.Por lo tanto, si estos resultados aún son insuficientes, deberá proporcionar más información sobre cómo generó su ajuste original.¿Qué software usaste originalmente?
Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)A es "nivel" y E es "error" y no es un informe de regresión logarítmica.
Simplemente anoté el resultado en una hoja de cálculo.
Si hago una tabla con 40.000 filas (4 niveles, 10.000 repeticiones cada una), puedo ver el resultado a continuación.
Sin embargo, me gustaría hacer una tabla lo más simple posible como "
1 9930
1 70
2 9936
2 64
3 9940
3 60
4 9925
4 75
y me gustaría comprobar el mismo resultado a continuación.
¿Puedes mostrarme cómo hacerlo?
Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)¿Puede ser más específico sobre A y E? No me queda claro según los datos que proporcionaste. Entonces podríamos responder la pieza que falta, ya que creo que esta información está disponible en el informe de regresión logarítmica, pero no toda se muestra en la captura de pantalla anterior.
@KrissKdash escribió:
Quise decir que puse los datos arriba, luego quiero ver "este resultado" en el resultado de JMP.
Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)Gracias por la respuesta, pero compruebe lo que realmente quise decir.Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)
Quise decir que puse los datos arriba, luego quiero ver "este resultado" en el resultado de JMP.
Re: DOE para datos discretos (respuesta de tipo categórico)Este dato es categórico: su A1 - A4 Los niveles son el predictor categórico. X , su Aceptar / Rechazar Los niveles son los categóricos. Y , y tus conteos son las frecuencias. Aquí está la tabla de datos de JMP:
Seleccionar Analizar > Ajustar Y por X , seleccionar X y haga clic X , seleccionar Y y haga clic Y , seleccionar norte y haga clic frecuencia . Aquí está el análisis:
También puedes usar la regresión logística: selecciona Analizar > Modelo de ajuste , seleccionar Y y haga clic Y , seleccionar X y haga clic Agregar y seleccione norte y haga clic frecuencia .
Los resultados son los mismos, pero cada plataforma tiene opciones diferentes. El análisis de la tabla de contingencia es para un caso simple de una X y una Y. El análisis de regresión logística permite más de una X y términos que son transformaciones de las X, como X1*X2 o X1^2.
