GAMAHola,
Tengo algunas preguntas sobre la ecuación de regresión DOE.
No entiendo por qué Minitab convierte la ecuación de regresión en unidades no codificadas y por qué solo es posible para el modelo jerárquico.
¿Existe una ecuación matemática entre los coeficientes de las unidades codificadas y no codificadas? ¿Y cómo puedo interpretar los coeficientes no codificados?
Gracias,
Re: DOENo puedo hablar sobre el comportamiento de MINITAB pero puedo explicar la diferencia entre los parámetros del modelo cuando los factores están codificados o no.
Al menos deberíamos centrar nuestras variables al usar la regresión u otra técnica de modelo lineal porque ayuda a reducir la correlación de las estimaciones. También proporciona una interpretación significativa de la intercepción: es la respuesta media en el origen de los datos. Sin centrarse, la intercepción a menudo no tiene un significado físico real. Finalmente, el aspecto de escala significa que todas las estimaciones representan la mitad del cambio en la respuesta en todo el rango del factor. De esta manera, las estimaciones de una escala invariante y se pueden comparar, si estamos ejerciendo el rango más amplio posible para cada factor. (Por ejemplo, ¿qué factores producen el mayor efecto?) Eso no es posible sin la codificación. Puedo hacer que las estimaciones sean arbitrariamente pequeñas o grandes mediante un cambio de escala. (Por ejemplo, cambie las unidades de una dimensión de metros a años luz y verá lo que quiero decir).
Puede eliminar la codificación después de que se ajuste al modelo. De esta manera, puede ver el cambio de la unidad en la escala original. Guárdelo como una fórmula de columna, abra el editor de fórmulas, haga clic en el triángulo rojo cerca de las teclas en la parte superior del editor y seleccione Simplificar. El centrado y el escalado en la fórmula involucra solo constantes para que puedan convertirse sin pérdida.
NOTA: es muy importante que mantenga la jerarquía del modelo si tiene la intención de convertir entre la escala codificada y la escala original.
El uso de los factores originales y los factores codificados dan predicciones de modelo idénticas, pero generalmente esperamos más de nuestros modelos.
Re: DOEAdjunté un script para una demostración de niveles codificados de nuestro curso introductorio de DOE. Puedes jugar con él y los paneles laterales proporcionan las fórmulas para convertir entre las dos formas de niveles.
Re: DOELo siento. No respondí la parte sobre por qué solo es posible para modelos jerárquicos.
En realidad, es posible convertir modelos lineales no jerárquicos, pero en ese caso conduce a cambios indeseables. Los términos en el modelo ajustado pueden no aparecer en el modelo simplificado. Los términos que no aparecen en el modelo ajustado pueden aparecer en el modelo simplificado. Los resultados son correctos, pero inquietantes. A la mayoría de los analistas no les gusta este resultado.
Soy coautor de un artículo en un antiguo número de "The JMPer Cable" sobre su comportamiento. Comienza en la página 9 del número 24, primavera de 2008.
Re: DOEGracias, eso fue de mucha ayuda
Re: DOEGracias, eso fue de mucha ayuda
