Level: Mittelstufe
【Moderator】
Yukio Takahashi, stellvertretender Direktor, BioStat Laboratory Co., Ltd.
[Ankündigung Zusammenfassung]
Der "minimale quadratische Mittelwert" und das "Vorhersageprofil", die als Ergebnis der "Modellanpassung" von JMP erhalten wurden, sind für die Anzeige der Ergebnisse der explorativen Analyse unverzichtbar. Es ist jedoch ein Dialekt, der nicht im Index des "Statistics Dictionary" von Takeuchi et al. (1989) aufgeführt ist, und es ist schwierig, ihn zu erklären. Kürzlich haben wir festgestellt, dass eine präzise und klare Erklärung durch Ergänzung des "minimalen quadratischen Mittelwerts" und des "Vorhersageprofils" in der "Kovarianzanalyse" einschließlich qualitativer Faktoren, quantitativer Faktoren und Wechselwirkungen erfolgen kann. Die verwendeten Daten sind der Fall der "Regressionsanalyse einschließlich geschichteter Faktoren" in Okuno et al. (1981), "Multivariate Analysis Method, Revised Edition" (Beobachtungsergebnis des Sulfitgas-Rückgewinnungsturms, Konzentration der Rückgewinnungsflüssigkeit y, Reinigungswasser Die Temperatur von ist x und die Betriebsdauer von 4 Stufen A). In der Originalarbeit gibt es eine grafische Anzeige, als ob die Betriebsperiode (Januar / Februar) eine andere Neigung als andere Perioden hat. Verfolgen Sie anhand eines Modells, das Wechselwirkungen beinhaltet, die Änderungen im Profil der Temperatur x des Waschwassers, während Sie die Betriebssaison A im Vorhersageprofil ändern, vergleichen Sie die durchschnittliche Konzentration y der Betriebssaison A, während Sie die Temperatur x ändern, und vergleichen Sie die Temperatur x. Es kann deutlich gezeigt werden, dass es dem minimalen quadratischen Durchschnitt der Betriebssaison A entspricht, wenn der Gesamtdurchschnitt von angegeben wird.
https://www.yukms.com/biostat/takahasi2/rec/009-13.htm
[Moderatorprofil]
Ich bin ein Benutzer von JMP4 und benutze SAS seit vor JMP. In dem Unternehmen, für das ich früher gearbeitet habe, habe ich statistische Schulungen mit verschiedenen JMPs durchgeführt und JMPs innerhalb des Unternehmens beworben. Dieses Ergebnis wurde gegebenenfalls auf der JMPer-Sitzung vorgestellt. Nach seiner Pensionierung aus dem Rentenalter gründete er eine selbständige Beratungsfirma und setzt seine Tätigkeit fort. Kürzlich habe ich festgestellt, dass die Fähigkeit, tatsächliche Daten in vielen akademischen Bereichen (ohne klinische Statistik) in Japan zu analysieren, insgesamt abnimmt. Die Kovarianzanalyse ist auch für mich eine alte und neue Herausforderung. Es war notwendig, ernsthaft an der Kovarianzanalyse einschließlich der Interaktion zu arbeiten. Die Kovarianzanalyse hat sich als analytisches Modell etabliert, wenn keine Wechselwirkung besteht. In Anbetracht der Tatsache, dass in der Vergangenheit auch der Fall der Interaktion diskutiert wurde, ist dies äußerst nützlich, um die Methode der kleinsten Quadrate, den SAS-Dialekt, und das Vorhersageprofil, den JMP-Dialekt, zu erklären. Das war mir sehr bewusst.
