JMP ANOVA が Python の結果と一致しないMac で JMP Pro 15.0 を使用。 2^4 の要因実験を行ったところ、次の結果が得られました。
| 要因1 | ファクター2 | ファクター3 | ファクター4 | よ |
| P | L | う | ハ | 77.90909 |
| P | う | う | ハ | 60.63636 |
| あ | う | う | ハ | 103.5833 |
| P | L | L | ハ | 92.76923 |
| あ | L | L | T | 81.41667 |
| P | L | う | T | 80.92308 |
| P | L | L | T | 88.61538 |
| あ | L | L | ハ | 108 |
| あ | う | L | ハ | 116.3333 |
| あ | L | う | T | 77.41667 |
| あ | L | う | ハ | 88 |
| あ | う | L | T | 105.75 |
| あ | う | う | T | 105.75 |
| P | う | う | T | 120.3333 |
| P | う | L | ハ | 109.9231 |
| P | う | L | T | 99.69231 |
主効果と二元交互作用に限定して、モデルを当てはめます。 私が見つけた重要な効果は 1 つだけです。 最後に試してみたい人はいますか？ 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 を呼び出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に見えます。 しかし、私は自分の結果を彼に収束させる方法、またはその逆の方法について途方に暮れていました。 JMP でモデルが正しく実装されていることを確認することから始めたほうがよいと思いました。
ここでも、階乗を次数 2 のみに当てはめます。
JMP-Python の矛盾に詳しい人はいますか? 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 | Nparm | DF | 平方和 | Fレシオ | 確率 > F |
要因1 | 1 | 1 | 192.1560 | 1.3957 | 0.2906 |
ファクター2 | 1 | 1 | 1007.2948 | 7.3161 | 0.0425* |
ファクター3 | 1 | 1 | 483.4297 | 3.5112 | 0.1198 |
ファクター4 | 1 | 1 | 0.4703 | 0.0034 | 0.9557 |
係数 1*係数 2 | 1 | 1 | 42.9518 | 0.3120 | 0.6006 |
係数 1*係数 3 | 1 | 1 | 13.0468 | 0.0948 | 0.7706 |
係数 1*係数 4 | 1 | 1 | 551.1892 | 4.0034 | 0.1018 |
係数 2*係数 3 | 1 | 1 | 1.6620 | 0.0121 | 0.9168 |
係数 2*係数 4 | 1 | 1 | 393.5865 | 2.8587 | 0.1517 |
係数 3*係数 4 | 1 | 1 | 700.2053 | 5.0857 | 0.0738 |
データ表DOE他のRe: JMP ANOVA が Python の結果と一致しないやあ@gchesterton 、
これらのビデオが役に立ったと聞いて、とてもうれしく思います。 特定の設計された実験が保証する方法で計画のバランスがとれている場合 (データの欠落がない)、因子は直交し、タイプ I、II、および III はすべて同じ結果になります。 ただし、すべての計画が完全な直交性を示すわけではありません。そのような場合、因子推定値の間に相関関係があり、タイプ I、II、II 推定値が異なります。 相互作用の有無は考慮されません。マット・クーパーが好きですタイプ I、II、III の平方和の違いに関する記事. 少し古いですが、過度に技術的な読み物ではなく、いくつかの違いを明確にするのに役立つかもしれません. それが役立つことを願っています!
@ジュリアン
Re: JMP ANOVA が Python の結果と一致しないありがとう@ジュリアン. 私はあなたの YouTube レッスンを楽しんでいます。 私の結果が完全に的外れではなかったことを嬉しく思います。 同僚に彼のコードを共有するように依頼しました。
それまでの間、タイプ I とタイプ III の anova がいつ同じになると期待すべきかについては、まだはっきりしていません。 この直交性条件は、計画された実験から独立した要因がある場合はいつでも満たされますか? それとも、これが成り立つために因子が交互作用を示さない必要があるのでしょうか?Re: JMP ANOVA が Python の結果と一致しないやあ@gchesterton 、
一貫性のない結果は常に厄介であり、私はミステリーが嫌いです. あなたのデータを使用すると、JMP で同じ結果が得られます。 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 テストと一致しているように見えると述べています。 これは紛らわしいと思います。 二乗和を求める方法は、この種の計画された実験では何の違いもありません。 これらの要因は直交しているため、タイプ I の SS はタイプ III の SS と同じです。 以下は、これを確認するタイプ III とタイプ I の両方の SS を使用したモデルの適合出力です。
JMP-Python の不一致に関する一般的な質問については、私は何も知りません。 ほとんどの場合、矛盾はモデルの定義方法に帰着します。JMP でモデルを正しく定義しているように思えます。 これは、あなたの同僚がPythonでこれとは異なることをしていると私に信じさせます.
これがいくつかの助けになることを願っています-
@ジュリアン
