Scopri di più nel nostro corso online gratuito:
Pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali
In questo esempio, continuiamo da dove eravamo rimasti nella precedente demo di JMP. Ricordiamo che ci adattiamo a un modello Impurità , con tre predittori, Temp , catalizzatore conc , e Tempo di reazione , utilizzando Analizza, Adatta modello.
Impurità è la variabile Y, e Temp , catalizzatore conc , e Tempo di reazione sono gli effetti del modello.
Il grafico Actual by Predicted, descritto in precedenza, è un grafico dei valori di risposta effettivi rispetto ai valori previsti dal nostro modello attuale.
Il grafico Actual by Predicted è utile per identificare valori anomali, osservazioni insolite e modelli nei dati non spiegati dal nostro modello, come la curvatura. Per la maggior parte, i nostri punti sembrano essere sparsi casualmente attorno alla retta di regressione adattata.
Per impostazione predefinita, JMP fornisce il grafico Residuo per previsione. Questo grafico non mostra schemi evidenti e i residui appaiono sparsi casualmente attorno alla linea centrale dello zero.
Ulteriori grafici residui descritti in questa lezione sono disponibili dal triangolo rosso in alto in Diagnostica riga. Ciò include il grafico Residuo per riga, il grafico dei residui studentizzati e il grafico del quantile normale dei residui.
Ciò è particolarmente utile, ad esempio, se si desidera utilizzare le piattaforme JMP per creare i propri appezzamenti residui.
L'influenza D di Cook è un'altra opzione in Salva colonne.
Quando selezioniamo L'influenza D di Cook , nella tabella dei dati viene salvata una nuova colonna con i valori D di Cook per ciascuna osservazione. Ora possiamo utilizzare la piattaforma di distribuzione per determinare se abbiamo osservazioni influenti.
In questo esempio, il valore massimo di D di Cook è 0,06. Quindi, non abbiamo problemi con le osservazioni influenti.
Un ulteriore tipo di grafico residuo in JMP è il grafico dell'effetto leva. Questi grafici vengono visualizzati per impostazione predefinita per ogni termine nel modello.
In sostanza, ogni grafico mostra l'impatto dell'aggiunta del predittore al modello, dati gli altri effetti già presenti nel modello.
I grafici della leva rendono più facile vedere modelli insoliti, vedere quali punti stanno esercitando un'influenza sul modello e identificare i problemi con la multicollinearità.
Per ulteriori informazioni sull'interpretazione dei grafici della leva, ti invitiamo a visitare la Guida di JMP.
