ERROR: 0.05 gráfico de error sombreado significativo de la curva, aunque mi modelo es significativo con un valor alto de R2Encajo modelo en JMP. Todo menos mi gráfica se ve muy extraña.
El modelo es significativo a 0.0476.
RSquare 0.951662
RSquare Adj 0.794562
Error cuadrático medio 0.928013
Media de la respuesta 88.68333
Observaciones (o Suma Wgts) 18
La zona rosa parece cubrir todo como un error. ¿Alguien más ha encontrado esto?
Re: ERROR: 0.05 gráfico de error de curva significativa, aunque mi modelo es significativo con un alto valor de R2Creo que algunos detalles más podrían ser necesarios. Típicamente, estos tipos extraños de resultados ocurren debido a una alta colinealidad en los términos del modelo.
¿Cómo se ven los gráficos de apalancamiento?
Si hace clic con el botón derecho en la tabla Estimaciones de parámetros y agrega la columna VIF, ¿cómo se ven esos números?
Re: ERROR: 0.05 gráfico de error de curva significativa, aunque mi modelo es significativo con un alto valor de R2Hola Dan, gracias por tu rápida respuesta.
Las parcelas de apalancamiento se ven bastante bien Ejemplo de fotos adjuntas aquí.
El VIF es bastante alto (> 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
Sin embargo, incluso cuando paso por el modelo para eliminar algunos de estos factores, una versión refinada del modelo con VIF menos de 3 todavía tiene la misma trama sombreada. (adjunto aquí). Este es también un estudio de mezcla, por lo que X1, 2, 3 y X4 están inherentemente correlacionados (suman hasta una suma del 100%).
Re: ERROR: 0.05 gráfico de error de curva significativa, aunque mi modelo es significativo con un alto valor de R2Ah, la situación de la mezcla explica mucho de esto. Estás ajustando un modelo de Scheffe. Normalmente tendrán más errores asociados con la predicción debido a la colinealidad incorporada de los factores de la mezcla.
Expanda su escala del eje y en la gráfica observada versus predicha. Creo que verás aparecer los límites de error. Es probable que haya un alto error porque realmente no tiene muchos términos significativos en este modelo. Quizás solo un término, X6.
El significado de sus términos X1-X4 es engañoso. Los valores de p están asociados con la prueba que compara la estimación del parámetro con 0. Pero estás ajustando un modelo de Scheffe. La estimación del parámetro para un término de mezcla de Scheffe es la combinación de la media de los datos Y el efecto del componente. Por lo tanto, una prueba más significativa sería comparar el parámetro con la media general (88.68 para su escenario). Teniendo en cuenta eso, verá que ninguno de los términos X1 a X4 parece ser "significativo". Puede verificar agregando el intervalo de confianza del 95% para cada una de las estimaciones de los parámetros. Si los intervalos de confianza para X1 - X4 contienen la media general, ese componente no está teniendo mucho efecto.
Dicho de otra manera, parece que estás recibiendo la misma respuesta en todas partes dentro del espacio de la mezcla. X5 no parece tener un impacto, pero X6 sí lo tiene.
Re: ERROR: 0.05 gráfico de error de curva significativa, aunque mi modelo es significativo con un alto valor de R2Gracias dan Eso tiene sentido.
Dada esta interpretación, mi modelo sigue siendo significativo en alfa <0.05 ¿correcto? Incluso si es solo base en el valor de X6?
Gracias de nuevo
Re: ERROR: 0.05 gráfico de error de curva significativa, aunque mi modelo es significativo con un alto valor de R2Tienes razón en que el modelo general es probablemente significativo, según el término X6.
Tenga en cuenta que debido a los problemas con los efectos principales de un modelo de Scheffe, la prueba general del modelo puede mostrarse significativa incluso si el modelo no lo es.
Re: ERROR: 0.05 gráfico de error sombreado de Curva significativo a pesar de que mi modelo es significativo con un alto valor R2Hola dan
Tengo un seguimiento de la Problema de ajuste del modelo de Scheffe en la plataforma del modelo de ajuste. ¿Hay alguna manera de ajustar este modelo de manera apropiada cuando la estimación del parámetro compara la estimación con nulo = media en lugar de compararla con nulo = 0?
En otras palabras, ¿hay una mejor manera de ajustar este modelo para obtener una salida y una ecuación de transferencia más correctas?
Gracias,
Re: ERROR: 0.05 gráfico de error sombreado de Curva significativo a pesar de que mi modelo es significativo con un alto valor R2Un colega mío escribió un guión para proporcionar la prueba adecuada. Sin embargo, siempre advierto a cualquiera que trabaje con formulaciones: ¿qué hará con esta información? Supongamos que un componente no es significativo. ¿Qué significa eso realmente? ¿Significa que podría eliminar ese componente de la formulación? No, eso no significa eso. PODRÍAS poder eliminarlo de la formulación, pero los modelos Scheffe NO son causa y efecto. Entonces, use esto con precaución. Finalmente, este script agregará columnas a una tabla existente de Estimaciones de parámetros (incluso si ese informe está cerrado). Verá pruebas en todos los efectos del modelo, el informe solo es válido para los efectos principales.
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: ERROR: 0.05 gráfico de error sombreado de Curva significativo a pesar de que mi modelo es significativo con un alto valor R2Gracias Dan por tu respuesta detallada.
No estoy buscando eliminar ningún componente de la formulación. De hecho, tenemos 4 respuestas diferentes para esta mezcla DOE y se construyen 4 modelos. Espero identificar el parámetro que realmente importa en cada modelo y finalmente combinar las ecuaciones de predicción de los 4 modelos para maximizar cierta conveniencia.
