POV (Variationspartitionen) vs COV (Variationskoeffizienten)Hallo,
Ich habe jemanden, der mich fragt, ob wir Partitions of Variation nativ in JMP durchführen oder etwas Ähnliches haben.Ich kann online nicht viel finden.Anscheinend wird es in Halbleitern verwendet, "wenn Sie versuchen, ein Problem zu lösen, ist einer der wichtigsten Schritte, die Variationsquellen aufzuteilen."POV passt sich an die Verarbeitung von kontinuierlichen Daten und Attributdaten zusammen mit ausgeglichenen und nicht ausgeglichenen Daten an."Es bricht auch die innere und zwischen Variation auf, einschließlich Common / Noise."
Weiß jemand, ob dies in JMP enthalten ist und wie es mit den Standardplattformen Varience Components in Variability / Attribute Gauge verglichen wird?
Betreff: POV (Variationspartitionen) vs COV (Variationskoeffizienten)Ich wette, sie bedeuten Varianzkomponenten, und ja, JMP berechnet diese an mehreren Stellen.
Betreff: POV (Variationspartitionen) vs COV (Variationskoeffizienten)Hey Hadley,
Ist es möglich, dass es sich um eine Varianzkomponentenanalyse handelt? Wenn dies der Fall ist, werden durch Anpassen eines Modells mit zufälligen Effekten Schätzungen der Varianzkomponenten generiert
Innerhalb der Variation befindet sich der Rest in der Tabelle "Schätzungen der Varianzkomponenten". Between ist für ein Interaktionsmodell verfügbar.Total gibt die Gesamtvarianz an.Bevor ich JMP-Benutzer war, habe ich auf diese Weise MSA-Probleme gelöst. Es ist praktisch für alle Umstände, in denen es auch zufällige Effekte gibt. Könnte dies das sein, wonach sie fragen?
J.
Entschuldigung Mark, wir müssen zur gleichen Zeit geantwortet haben
Betreff: POV (Variationspartitionen) vs COV (Variationskoeffizienten)Eine andere Variante hierfür ist die Hauptvarianzkomponentenanalyse (PVCA), bei der Sie aus den Antworten Hauptkomponenten (PCA) erstellen und dann Varianzkomponenten wie oben gezeigt verwenden, aber stattdessen anhand der Hauptkomponenten modellieren.
Hier ist ein Link aus Russ Ws Beitrag von vor ungefähr 11 Jahren zu dieser Analyse PVCA
Auch ein Link von NIEHS, der ebenfalls helfen könnte NIEHS PVCA
Betreff: POV (Variationspartitionen) vs COV (Variationskoeffizienten)Hallo,
Danke für die Antworten.Ich glaube, ich habe genug, um es jetzt mitzunehmen.Danke noch einmal.
Freundliche Grüße,
Hadley
