¿Comparar el nuevo conjunto de datos con el modelo generado anteriormente?Hola a todos,
Pregunta sobre cómo comparar un conjunto de datos con la salida de un modelo de superficie de respuesta generado previamente.Tengo un modelo de superficie de respuesta que desarrollé basado en un conjunto de datos primarios ("Conjunto de datos A") con una variable de respuesta y tres variables de entrada.Las variables de entrada son las condiciones ambientales: temperatura, humedad y nivel de luz, en rangos específicos (por ejemplo, 10-30C, 10-90% RH).También tengo un segundo conjunto de datos ("Conjunto de datos B") que tiene la misma variable de respuesta, obtenida a una sola temperatura, HR y nivel de luz.Quiero probar si la estimación del modelo de superficie de respuesta de la variable de respuesta para las condiciones utilizadas para generar el conjunto de datos B es estadísticamente diferente del valor medio real del conjunto de datos B.Cuál sería la mejor forma de hacer esto?Pensé en hacer una prueba t de una muestra para comparar el conjunto de datos B con el valor predicho del modelo, pero eso no tiene en cuenta el error asociado con la estimación del modelo.
Gracias por cualquier sugerencia.
OtroRe: comparar el nuevo conjunto de datos con el modelo generado anteriormente?Tiene una sola observación para probar la hipótesis nula, por lo que no puede usar una t -prueba.
En su lugar, puede utilizar un intervalo de predicción para decidir si la nueva observación es inesperada.
Re: comparar el nuevo conjunto de datos con el modelo generado anteriormente?@markbailey Gracias.¿Hay alguna forma de ver los intervalos de predicción desde la ventana de salida del modelo?
