JMP ANOVAがPythonの結果と一致しないMacでJMP Pro 15.0を使用する。2 ^ 4階乗実験を実行し、次の結果が得られました。
| Factor1 | Factor2 | Factor3 | Factor4 | Y |
| P | L | U | C | 77.90909 |
| P | U | U | C | 60.63636 |
| あ | U | U | C | 103.5833 |
| P | L | L | C | 92.76923 |
| あ | L | L | T | 81.41667 |
| P | L | U | T | 80.92308 |
| P | L | L | T | 88.61538 |
| あ | L | L | C | 108 |
| あ | U | L | C | 116.3333 |
| あ | L | U | T | 77.41667 |
| あ | L | U | C | 88 |
| あ | U | L | T | 105.75 |
| あ | U | U | T | 105.75 |
| P | U | U | T | 120.3333 |
| P | U | L | C | 109.9231 |
| P | U | L | T | 99.69231 |
モデルを適合させ、主効果と双方向相互作用に限定します。重要な影響が1つだけ見つかりました。誰かが自分の側で試してみたいと思っていますか？私の同僚は、PythonのデフォルトのタイプIIではなくタイプIIIのanovaを要求していることを確認した後でも、Pythonで異なる結果を得ています。 彼の結果は、JMPのシーケンシャル（つまり、タイプI）の結果とより密接に一致しているようです。しかし、私は自分の結果を彼またはその逆に収束させる方法について途方に暮れていました。JMPでモデルを正しく実装したことを確認することから始める方がよいと思いました。
この場合も、階乗を2次のみに適合させます。
JMP-Pythonの不整合を知っている人はいますか？そして、私の結果は初心者にとって大丈夫ですか？
効果テスト
ソース | ンパルム | DF | 平方和 | Fレシオ | 確率> F |
Factor1 | 1 | 1 | 192.1560 | 1.3957 | 0.2906 |
Factor2 | 1 | 1 | 1007.2948 | 7.3161 | 0.0425 * |
Factor3 | 1 | 1 | 483.4297 | 3.5112 | 0.1198 |
Factor4 | 1 | 1 | 0.4703 | 0.0034 | 0.9557 |
Factor1 * Factor2 | 1 | 1 | 42.9518 | 0.3120 | 0.6006 |
Factor1 * Factor3 | 1 | 1 | 13.0468 | 0.0948 | 0.7706 |
Factor1 * Factor4 | 1 | 1 | 551.1892 | 4.0034 | 0.1018 |
Factor2 * Factor3 | 1 | 1 | 1.6620 | 0.0121 | 0.9168 |
Factor2 * Factor4 | 1 | 1 | 393.5865 | 2.8587 | 0.1517 |
Factor3 * Factor4 | 1 | 1 | 700.2053 | 5.0857 | 0.0738 |
データ表DOEその他のRe：JMP ANOVAがPythonの結果と一致しないこんにちは @gchesterton 、
一貫性のない結果は常に面倒であり、私は謎が嫌いです。あなたのデータを使用して、私はJMPで同じ結果を見つけます。同僚がpythonで見つけた結果を投稿できますか？モデルに適合するPythonコードも役立ちます。
あなたは彼の結果がjmpシーケンシャルテストと一致するように見えると述べました。私はこれを混乱させます。二乗和を見つける方法は、この種の計画された実験に違いを生じません。これらの要素は直交しているため、タイプI SSはタイプIII SSと同じです。以下は、タイプIIIとタイプI SSの両方がこれを確認するフィットモデルの出力です。
JMP-Pythonの不一致に関する一般的な質問については、私は知りません。ほとんどすべての場合の不整合は、モデルの定義方法に起因し、JMPで正しく定義したように思えます。これは、あなたの同僚がPythonでこれとは異なる何かをしていると私に思わせます。
これが一部に役立つことを願っています-
@julian
Re：JMP ANOVAがPythonの結果と一致しないありがとう @julian 。YouTubeのレッスンを楽しんでいます。私の結果が完全にずれていなかったことを見てうれしいです。私は同僚に彼のコードを共有するように頼んだ。
その間、私はいつタイプIとIIIのanovaが同じであると期待すべきかについてはまだ不明です。この直交性の条件は、計画された実験から独立した要素があるときはいつでも満たされますか？または、要因がこれを保持するために相互作用を示さない必要がありますか？Re：JMP ANOVAがPythonの結果と一致しないこんにちは @gchesterton 、
これらの動画がお役に立ててうれしいです。特定の計画された実験が保証する方法（データの欠落なし）で計画のバランスが保たれている場合、因子は直交し、タイプI、II、IIIはすべて同じ結果になります。ただし、すべての設計が完全な直交性を示すわけではありません。これらの場合、因子の推定値には相関関係があり、タイプI、II、IIの推定値は異なります。相互作用の有無は考慮事項ではありません。 マットクーパーのタイプI、II、IIIの平方和の違いに関する記事 。それは少し古いですが、過度に技術的な読み物ではなく、違いのいくつかを明確にするのに役立つかもしれません。お役に立てば幸いです。
@julian
