POV (partitions de variation) vs COV (coefficients de variation)Salut,
Quelqu'un me demande si nous faisons des Partitions of Variation nativement dans JMP, ou si nous avons quelque chose de similaire.Je ne trouve rien en ligne.Apparemment, il est utilisé dans les semi-conducteurs "lorsque vous essayez de résoudre un problème, l'une des étapes importantes est de séparer les sources de variation".POV s'ajuste pour gérer les données continues et attributaires ainsi que les données équilibrées et non équilibrées."Il éclate également la variation intérieure et inter, y compris le bruit commun."
Est-ce que quelqu'un sait si cela est inclus dans JMP et comment il se compare aux composants de variation standard dans la plate-forme de jauge de variabilité / d'attribut?
Re: POV (partitions de variation) vs COV (coefficients de variation)Je parie qu'ils signifient des composants de variance, et oui, JMP les calcule à plusieurs endroits.
Re: POV (partitions de variation) vs COV (coefficients de variation)Salut Hadley,
Est-il possible qu'ils parlent d'analyse des composantes de la variance? Si tel est le cas, l'ajustement d'un modèle avec des effets aléatoires générera des estimations des composantes de la variance
Dans la variation est le résidu dans le tableau Estimations des composantes de la variance. Entre est disponible pour un modèle d'interaction.Total donne la variance totale.Avant d'être un utilisateur JMP, c'est ainsi que j'ai résolu les problèmes de MSA. Il est également pratique pour toutes les circonstances où il y a des effets aléatoires. Serait-ce ce qu'ils demandent?
J
désolé Mark, nous devons avoir répondu en même temps
Re: POV (partitions de variation) vs COV (coefficients de variation)Une autre variante à cela est l'analyse des composantes principales de variance (PVCA) où vous créez des composantes principales (PCA) à partir des réponses, puis utilisez des composantes de variance comme Jason l'a montré ci-dessus, mais modélisez plutôt les composantes principales.
Voici un lien du post de Russ W. d'il y a environ 11 ans concernant cette analyse PVCA
Également un lien du NIEHS qui pourrait également aider NIEHS PVCA
Re: POV (partitions de variation) vs COV (coefficients de variation)Salut,
Merci pour les réponses.Je pense que j'en ai assez à rapporter avec moi pour le moment.Merci encore.
Meilleures salutations,
Hadley
