DOE: 효과 요약표(pvalue) 및 매개변수 추정치(prob>|t|)의 귀무가설 검정이란 무엇입니까?안녕,
누군가가 효과 요약 및 매개변수 추정표에서 귀무/대체 가설 검정을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니까?
방정식으로 설명하는 문서가 있습니까?
감사
해석학데이터 테이블암사슴Re: DOE: 효과 요약표(pvalue) 및 매개변수 추정치(prob>|t|)의 귀무가설 검정이란 무엇입니까?분산 분석 테이블은 ' 전체 모델 .' 즉, 귀무 가설은 모든 매개변수(상수 항 제외)가 0이고 모든 매개변수가 0이 아니라는 대립 가설입니다. 테스트는 분산 비율(MS 모델/MS 오류)을 기반으로 합니다. 이것 에프 비율을 사용하여 피 - 분산 분석 테이블에 보고되는 값과 예측에 의한 실제 플롯의 수평 축 아래에도 표시됩니다.
효과 요약은 개별 매개변수 추정값에 대한 테스트를 보고합니다. 모수 추정값을 가정된 모수(0)와 차이로 비교한 다음 티 추정의 표준 오차로 나누어 비율. 그만큼 티 따라서 비율은 가정된 값에서 추정한 표준 오차의 수입니다. 그만큼 티 비율을 사용하여 피 -효과 요약 테이블의 값.
이 두 테스트 모두 모수 추정값에 대한 질문을 하고 있지만 동일한 질문을 하고 있지는 않습니다. 그들은 또한 답을 얻기 위해 같은 방법을 사용하지 않습니다. 따라서 그들은 반드시 동의하거나 일관된 답변을 제공하지 않을 것입니다. 예를 들어, 전체 모형 F 검정은 귀무 가설을 기각하지 않아야 함을 나타낼 수 있지만 하나 이상의 t 검정은 귀무를 기각해야 함을 나타낼 수 있습니다. 그것들은 동일한 선체 가설이 아님을 기억하십시오.
Re: DOE: 효과 요약표(pvalue) 및 매개변수 추정치(prob>|t|)의 귀무가설 검정이란 무엇입니까?https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/interactive-effect-summary.shtml
Re: DOE: 효과 요약표(pvalue) 및 매개변수 추정치(prob>|t|)의 귀무가설 검정이란 무엇입니까?안녕,
효과 요약에서 P 값과 관련된 "평균 제곱 효과/평균 제곱 오차"가 여전히 표시되지 않습니다.
첨부 파일을 참고 해주십시오. 이것은 Pvalue in Effect 요약 표입니다. 개별 효과의 p값이 계산되는 방식을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니까?
Re: DOE: 효과 요약표(pvalue) 및 매개변수 추정치(prob>|t|)의 귀무가설 검정이란 무엇입니까?일반적으로 유의성 검정(p-값)은 귀무 가설을 기각하거나 기각하지 않는 것을 기반으로 하는 검정입니다. p-값은 유형 1 또는 알파 오류(Null이 참일 때 Null을 기각)와 관련된 확률입니다. 이러한 테스트는 서로 다른 관련 확률 분포(예: t, F, 카이 제곱 등)를 사용하여 서로 다른 통계에 대해 수행할 수 있습니다. Parameter Estimates는 모델의 계수를 보고하고 Prob>|t| 는 계산된 t 비율(추정/표준 오차)보다 큰 값이 우연히 단독으로 존재할 수 있는 확률입니다(이는 실제로 확률 분포의 영역이며, 이 경우 계산된 테스트 통계를 초과하는 스튜던트 t-분포). 효과 검정은 계산된 F 비율(평균 제곱 효과/평균 제곱 오차)을 동일한 방식으로 사용합니다. Prob>F는 p 확률 계산된 F-Ratio보다 큰 값은 우연히만 존재할 수 있습니다(즉, 효과 = 0일 때).
이 그림은 계산 중인 내용을 그래픽으로 명확하게 나타낼 수 있습니다.
Re: DOE: 효과 요약표(pvalue) 및 매개변수 추정치(prob>|t|)의 귀무가설 검정이란 무엇입니까?안녕,
혼란스러워요.
1) 효과 요약 및 매개변수 추정의 가설 검정이 모두 "효과 없음"을 검정하는 것 같습니다.
내 질문:
1) 이 두 가지 테스트에 대한 t-테스트 방정식은 무엇입니까?
2) 이 두 가지 유형의 가설이 검증하는 것
- 효과 요약 가설(Pvalue)
- 매개변수 추정(Prob>|t|)
Re: DOE: 효과 요약표(pvalue) 및 모수 추정치(prob>|t|)의 귀무가설 검정이란 무엇입니까?지나치게 단순화할 위험이 있지만 귀무 가설은 "효과 없음" 또는 "차이 없음"의 입장을 취하기 때문에 NULL입니다. 모수 효과의 경우 이는 귀무 가설이 "이 요인에는 영향이 없습니다"라는 의미이며, 이는 "이 효과에 대한 모수 추정치는 0과 같습니다."를 의미합니다.
대립 가설은 귀무의 반대입니다. 따라서 "이 매개변수 추정치는 0과 다릅니다."
