Qualcuno sa qual è il valore p del grafico effettivo in base al previsto nella piattaforma Stima modello?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />CIAO
Dopo aver eseguito una regressione lineare utilizzando la piattaforma Stima modello, JMP visualizza il valore P (come P), RSq e RMSE nella parte inferiore del grafico Effettivo-previsto. Vorrei capire come viene calcolato il valore P e cosa significa.
Lo chiedo perché in un semplice caso Y =aX+b, il valore p è identico al valore p di X Ma se ci sono più X (ad esempio Y = aX1+ bX2 + c) allora il valore p è qualcos'altro. Vorrei conoscere il significato e il calcolo del valore p di Actual by Predicted Plot in situazioni di regressione multipla. Eventuali commenti sarebbero molto graditi.
Grazie.
W Kim
Ri: Qualcuno sa qual è il valore p del grafico effettivo in base al previsto nella piattaforma Stima modello?CIAO,
qualcuno potrebbe fornirmi le informazioni su come il valore p complessivo fornito nel grafico effettivo in base a quello previsto viene calcolato da JMP in caso di un modello misto.
Migliore,
Tina
Ri: Qualcuno sa qual è il valore p del grafico effettivo in base al previsto nella piattaforma Stima modello?Inoltre potresti voler dare un'occhiata al corso di formazione JMP "Anova and Regression" che tratta esattamente questo tipo di problemi.
Dave
Ri: Qualcuno sa qual è il valore p del grafico effettivo in base al previsto nella piattaforma Stima modello?Grazie mille per la tua risposta descrittiva. Come suggerito, esaminerò i materiali di riferimento. Grazie ancora.
Ri: Qualcuno sa qual è il valore p del grafico effettivo in base al previsto nella piattaforma Stima modello?W Kim,
Il valore p sotto il grafico Osservato vs Previsto è il valore p derivante dall'analisi complessiva del report della varianza. Questo rapporto è il test complessivo per determinare la significatività dell'intero modello. Ad esempio, se il modello è Y=B0 + B1*X1 + B2*X2, l'ipotesi nulla per l'ANOVA complessiva sarebbe Ho: B1=B2=0. Si tratta quindi di verificare se il modello proposto riesce a spiegare meglio la varianza nella risposta rispetto alla media complessiva.
Il calcolo del valore p è più difficile da descrivere in questa breve risposta, ma è la probabilità di vedere la statistica F osservata associata sotto l'ipotesi nulla. Calcoli il valore p trovando l'area sotto la distribuzione F con i gradi di libertà adeguati a destra della statistica F osservata. Pertanto, se il valore p è basso, c’è una piccola possibilità di osservare i dati in nostro possesso. Ciò implica che difficilmente l’ipotesi nulla sarà vera.
Potresti voler esaminare alcuni libri di regressione per dettagli più specifici.
Spero che aiuti.
Dan
