Comprensione degli effetti del modello di costruzione - Interazioni Fattore * Fattore vs FattoreCiao,
Sto cercando di capire la sezione "effetti del modello di costruzione" quando si esegue un'analisi "modello di adattamento" "specifica del modello".
In questa sezione "Costruisci gli effetti del modello", c'è la capacità di valutare i termini quadratici in cui un fattore, per esempio, la forza di compressione esiste sia da solo che come fattore di interazione con se stesso, cioè "forza di compressione" e "forza di compressione * forza di compressione".
Ho incluso un'immagine di questa sezione "effetti del modello di costruzione" in questo post qui sotto:
Non capisco quale sia la differenza dal punto di vista fisico del significato. Perché abbiamo la capacità di valutare un'interazione tra fattori in cui è solo il fattore in un'interazione con se stesso? Non è possibile modificare la forza di compressione e variare con se stessa. Riesco a capire l'interazione tra forza di compressione e velocità di compressione poiché un cambiamento nella forza di compressione avrà un impatto su se stessa e l'interazione tra forza di compressione e velocità di compressione.
È puramente un mezzo per includere un termine quadratico. In caso affermativo, qual è lo scopo / l'uso di questo?
Molte grazie per aver dedicato del tempo a leggere il mio post e non vedo l'ora di interagire con altri utenti JMP su questo argomento.
Cordiali saluti,
Joe
AnalyticsRi: Comprensione degli effetti del modello di costruzione - Interazioni Fattore * Fattore vs FattoreCiao Joe,
È davvero un po 'confuso. Per quanto ne so, l'espressione "FATTORE Y * FATTORE Y" è un mezzo per trasformare la tua variabile in uno spazio quadratico che equivale a calcolare in una nuova colonna il quadrato del FATTORE Y e usarlo nel tuo modello. Considerando la formulazione delle interazioni tra 2 diversi fattori, posso vedere da dove nasce la confusione.
Altri membri potrebbero avere un feedback più tecnico su questa domanda.
Migliore,
TSRi: Comprensione degli effetti del modello di costruzione - Interazioni Fattore * Fattore vs FattoreCiao Joe,
Hai ragione nell'assumere che questa variabile rappresenti un termine quadratico nel tuo modello.
Quando creiamo un modello, stiamo tentando di spiegare in che modo determinati fattori influiscono su una risposta nei nostri dati. Un modello degli effetti principali può aiutare in questo caso, ma spesso è utile includere ulteriori effetti quadratici o di interazione per spiegare ulteriormente la variazione che vediamo nei nostri dati di risposta.
Il profiler di previsione è un eccellente strumento interattivo per dare un senso a un modello da un punto di vista fisico. Un ottimo esempio che lo dimostra può essere trovato nella Guida di JMP-> Dati di esempio-> Esperimenti industriali-> Esempio di Tablet Production.jmp. Eseguire gli script Adatta modello e Adatta modello con profili di interazione e osserva la differenza tra i due modelli.
Modello effetti principali:
Effetti principali + interazioni + modello quadratico
Nella 2 nd Profiler, osserva la variabile Mill Time che mostra l'effetto dell'introduzione di un effetto quadratico sul nostro modello. Regolando il valore Mill Time da 5 a 30 osserverete l'impatto fisico di questo termine sul nostro modello: un picco nella nostra risposta Disso tra i due estremi.
Questo è in contrasto con il modello Main Effects in cui vediamo una tendenza lineare, che ci porta ad aspettarci un miglioramento delle prestazioni in Disso man mano che aumentiamo Mill Time.
Il portale della conoscenza delle statistiche di JMP fornisce un'eccellente descrizione, comprese le immagini, di come funziona la matematica Regressione lineare multipla . Potresti anche dare un'occhiata al pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali Modulo di correlazione e regressione per saperne di più.
