ERREUR: Tracé d'erreur avec une courbe significative de 0,05, même si mon modèle est significatif avec une valeur de R2 élevéeJe rentre modèle dans JMP. Tout sauf mon graphique a l'air très étrange.
Le modèle est significatif à 0.0476
RSquare 0.951662
RSquare Adj 0.794562
Racine Moyenne Erreur Carrée 0.928013
Moyenne de réponse 88.68333
Observations (ou Somme Somme) 18
La zone rose semble couvrir tout comme une erreur. Quelqu'un d'autre a-t-il rencontré cela?
Re: ERREUR: Tracé d'erreur avec une courbe significative de 0,05, même si mon modèle est significatif avec une valeur de R2 élevéeJe pense que quelques détails supplémentaires pourraient être nécessaires. Généralement, ces types de résultats étranges sont dus à une très forte multi-colinéarité dans les termes du modèle.
À quoi ressemblent les tracés à effet de levier?
Si vous cliquez avec le bouton droit sur le tableau Estimations des paramètres et ajoutez la colonne VIF, à quoi ressemblent ces chiffres?
Re: ERREUR: Tracé d'erreur avec une courbe significative de 0,05, même si mon modèle est significatif avec une valeur de R2 élevéeBonjour Dan, Merci pour votre réponse rapide.
Les tracés à effet de levier ont tous une belle apparence. Exemple de photos jointes ici.
Le VIF est assez élevé (> 5):
VIF
12.19448
11.013741
16.435892
28.099305
1.1546501
1,2200138
7.8651502
14.560553
5.9118511
10.052586
8.2589787
5.4652854
5.4652854
1.0590402
Cependant, même lorsque je passe à travers le modèle pour éliminer certains de ces facteurs, une version affinée du modèle avec VIF inférieur à 3 a toujours le même tracé ombré. (attaché ici). Il s’agit également d’une étude de mélange, de sorte que X1, 2, 3 et X4 sont intrinsèquement corrélés (somme d’une somme de 100%).
Re: ERREUR: Tracé d'erreur avec une courbe significative de 0,05, même si mon modèle est significatif avec une valeur de R2 élevéeAh, la situation de mélange explique beaucoup de cela. Vous installez un modèle Scheffe. En règle générale, les erreurs associées à la prédiction sont plus nombreuses en raison de la colinéarité intégrée des facteurs de mélange.
Développez l’échelle de l’axe des y sur le graphique observé et prévu. Je pense que vous verrez les limites d'erreur apparaître. Il y aura probablement une erreur élevée parce que vous n'avez pas beaucoup de termes significatifs dans ce modèle. Peut-être un seul terme, X6.
La signification de vos termes X1-X4 est trompeuse. Les valeurs p sont associées au test en comparant l'estimation du paramètre à 0. Mais vous installez un modèle Scheffe. Le paramètre estimé pour un terme de mélange de Scheffe est la combinaison de la moyenne des données ET de l'effet de la composante. Un test plus significatif consisterait donc à comparer le paramètre à la moyenne globale (88,68 pour votre scénario). En considérant cela, vous verrez qu'aucun des termes de X1 à X4 ne semble être "significatif". Vous pouvez vérifier en ajoutant l'intervalle de confiance de 95% à chacune des estimations de paramètres. Si les intervalles de confiance pour X1 - X4 contiennent la moyenne globale, cette composante n'a pas beaucoup d'effet.
En d'autres termes, il semble que vous obteniez la même réponse partout dans l'espace de mélange. X5 ne semble pas avoir d'impact, mais X6 en a.
Re: ERREUR: Tracé d'erreur avec une courbe significative de 0,05, même si mon modèle est significatif avec une valeur de R2 élevéeMerci Dan. Ça a du sens.
Compte tenu de cette interprétation, mon modèle est toujours significatif à alpha <0,05 correct? Même si c'est juste base sur la valeur de X6?
Merci encore
Re: ERREUR: Tracé d'erreur avec une courbe significative de 0,05, même si mon modèle est significatif avec une valeur de R2 élevéeVous avez raison de dire que le modèle global est probablement significatif, basé sur le terme X6.
Sachez qu'en raison des problèmes liés aux effets principaux d'un modèle de Scheffe, le test de modèle global peut s'avérer significatif, même si le modèle ne l'est pas.
Re: ERREUR: 0,05 tracé d'erreur ombré de courbe significatif même si mon modèle est significatif avec une valeur R2 élevéeSalut Dan,
J'ai un suivi de la Problème d'ajustement du modèle Scheffe dans la plate-forme d'ajustement. Existe-t-il un moyen d'ajuster ce modèle de manière appropriée lorsque l'estimation du paramètre compare l'estimation à null = moyenne au lieu de la comparer à null = 0?
En d'autres termes, existe-t-il une meilleure façon d'adapter ce modèle pour obtenir une équation de sortie et de transfert plus correcte?
Merci,
Re: ERREUR: 0,05 tracé d'erreur ombré de courbe significatif même si mon modèle est significatif avec une valeur R2 élevéeUn de mes collègues a écrit un script pour fournir les tests appropriés. Cependant, je mets toujours en garde toute personne travaillant avec des formulations: que ferez-vous de ces informations? Supposons qu'un composant ne soit pas significatif. Qu'est-ce que cela signifie vraiment? Cela signifie-t-il que vous pourriez retirer ce composant de la formulation? Non, ça ne veut pas dire ça. Vous POURRIEZ être en mesure de le retirer de la formulation, mais les modèles Scheffe ne sont PAS de cause à effet. Alors, utilisez-le avec prudence. Enfin, ce script ajoutera des colonnes à un tableau d'estimations de paramètres existant (même si ce rapport est fermé). Vous verrez des tests sur tous les effets du modèle, le rapport n'est valable que pour les effets principaux.
Names Default to Here( 1 );
// find current Fit Least Squares platform
window = Get Window List();
n windows = N Items( window );
For( w = 1, w <= n windows, w++,
window ref = Get Window( w );
title = window ref << Get Window Title;
If( Contains( title, "Fit Least Squares" ),
Break();
);
);
// obtain values for proper t-test of estimates
mean = window ref["Summary of Fit"][NumberColBox(1)] << Get( 4 );
err df = window ref["Analysis of Variance"][NumberColBox(1)] << Get( 2 );
estimate = window ref["Parameter Estimates"][NumberColBox(1)] << Get As Matrix;
std err = window ref["Parameter Estimates"][NumberColBox(2)] << Get As Matrix;
// compute t-ratios
t ratio = (estimate - mean) :\</img> std err;
// compute p-value for each t-ratio
p val = 2 * (1 - Students t Distribution( Abs( t ratio ), err df ));
// add proper test to report
window ref["Parameter Estimates"][TableBox(1)]
<< Append( Number Col Box( "Proper t Ratio", t ratio ) )
<< Append( Number Col Box( "Proper Prob>|t|", p val ) );
window ref["Parameter Estimates"][NumberColBox("Proper Prob>|t|")] << Set Format( 8, 97) << Set Conditional Format( "PValue" );
window ref["Parameter Estimates"] << Append(
Text Box( "Proper tests valid for linear terms only!" );
);
Re: ERREUR: 0,05 tracé d'erreur ombré de courbe significatif même si mon modèle est significatif avec une valeur R2 élevéeMerci Dan pour ta réponse détaillée.
Je ne cherche à retirer aucun composant de la formulation. Nous avons en fait 4 réponses différentes pour ce mélange DOE et 4 modèles sont construits. J'espère identifier le paramètre qui compte vraiment dans chaque modèle et finalement combiner les équations de prédiction des 4 modèles pour maximiser une certaine désirabilité.
