Passen Sie DSD - Stufe 1 gegen kombinierte Standardfehlerberechnung anIm folgenden Screenshot zeigt die Analyse der Stufe 1 ~ 1,4 Standardfehler für Haupteffekte in Stufe 1.
Das kombinierte Modell zeigt ~ 2,4 Standardfehler für die Haupteffekte.
Modell mit nur Haupteffekten erstellen ergibt ~ 2,8 SE.
Warum hat Stufe 1 einen niedrigeren Standardfehler für Haupteffekte als eine Regression mit nur Haupteffekten?
In diesem Beispiel habe ich das Stage 2-Verhältnis auf hoch (5) gesetzt, um die meisten Effekte 2. Ordnung zu eliminieren.
Vielen Dank im Voraus für alle Erklärungen.
DAMHIRSCHKUHBetreff: DSD - Stufe 1 gegen kombinierte Standardfehlerberechnung anpassenIch gehe davon aus, dass Sie die Dokumentation zum bereits gelesen haben Fit Definitive Screening Verfahren. Das bereitgestellte Beispiel zeigt die gleichen Unterschiede im Standardfehler der Schätzungen wie Ihr Beispiel.
Der sequentielle Charakter des Identifizierungs- oder Auswahlprozesses (dh Stufe 1 und 2) und das Vorhandensein von „falschen Faktoren“ unterscheidet sich von Methoden, die auf der Regression des vollständigen Modells basieren. Dieses Modell ist übersättigt, was zu einer singulären Modellmatrix führt.
Betreff: DSD - Stufe 1 gegen kombinierte Standardfehlerberechnung anpassenDanke, dass du Mark geantwortet hast.
Nach dem erneuten Lesen der Beschreibung des Anpassungsprozesses habe ich möglicherweise eine Ahnung. In der ersten Stufe werden keine inaktiven Faktoren zusammengefasst, in der zweiten Stufe. Ist das richtig?
Im Anhang finden Sie ein weiteres einfacheres Beispiel für den Vergleich von Fit DSD mit Make-Modell mit einem fragwürdigen X7-Haupteffekt.
Das Antwortfeld erlaubte das Einfügen von Bildern nicht.
