Comparer le nouvel ensemble de données au modèle précédemment généré?Salut à tous,
Question concernant la façon de comparer un ensemble de données à la sortie d'un modèle de surface de réponse précédemment généré.J'ai un modèle de surface de réponse que j'ai développé sur la base d'un ensemble de données primaires («ensemble de données A») avec une variable de réponse et trois variables d'entrée.Les variables d'entrée sont les conditions environnementales - température, humidité et niveau de lumière, sur des plages spécifiques (par exemple 10-30 ° C, 10-90% HR).J'ai également un deuxième ensemble de données («Ensemble de données B») qui a la même variable de réponse, obtenue à une température, une HR et un niveau de lumière uniques.Je veux tester si l'estimation par le modèle de surface de réponse de la variable de réponse pour les conditions utilisées pour générer l'ensemble de données B est statistiquement différente de la valeur moyenne réelle de l'ensemble de données B.Quelle serait la meilleure façon de faire cela?J'ai pensé à faire un test t à un échantillon pour comparer l'ensemble de données B à la valeur prédite du modèle, mais cela ne prend pas en compte l'erreur associée à l'estimation du modèle.
Merci pour vos suggestions.
AutreRe: Comparer le nouvel ensemble de données au modèle précédemment généré?Vous avez une seule observation pour tester l'hypothèse nulle, vous ne pouvez donc pas utiliser t -tester.
Vous pouvez à la place utiliser un intervalle de prédiction pour décider si la nouvelle observation est inattendue.
Re: Comparer le nouvel ensemble de données au modèle précédemment généré?@markbailey Merci.Existe-t-il un moyen d'afficher les intervalles de prédiction à partir de la fenêtre de sortie du modèle?
