Comprensión de los efectos del modelo de construcción: interacciones factor * factor vs factorHola,
Estoy tratando de entender la sección 'efectos del modelo de construcción' cuando realizo un análisis de 'modelo de ajuste' 'especificación de modelo'.
En esta sección de 'efectos del modelo de construcción', existe la capacidad de evaluar términos cuadráticos donde un factor, por ejemplo, la fuerza de compresión existe tanto por sí solo como un factor de interacción consigo mismo, es decir, 'fuerza de compresión' y 'fuerza de compresión * fuerza de compresión'.
He incluido una imagen de esta sección de 'efectos de modelo de construcción' en esta publicación a continuación:
No entiendo cuál es la diferencia desde un punto de vista físico de importancia. ¿Por qué tenemos la capacidad de evaluar la interacción de un factor cuando es solo el factor en una interacción consigo mismo? No puede cambiar la fuerza de compresión y variarla por sí misma. Puedo entender la interacción fuerza de compresión vs velocidad de compresión ya que un cambio en la fuerza de compresión afectará a sí mismo y la interacción fuerza de compresión vs velocidad de compresión.
Es puramente como un medio para incluir un término cuadrático. Si es así, ¿cuál es el propósito / uso de esto?
Muchas gracias por tomarse el tiempo de leer mi publicación y espero interactuar con otros usuarios de JMP sobre este tema.
Saludos cordiales,
José
AnalíticaRe: Comprensión de los efectos del modelo de construcción - Factor * Factor vs Factor InteracciónHola Joe,
De hecho, es un poco confuso. Hasta donde yo lo entiendo, la expresión "FACTOR Y * FACTOR Y" es un medio para transformar su variable en un espacio cuadrático que es equivalente a calcular en una nueva columna el cuadrado del FACTOR Y y usarlo en su modelo. Teniendo en cuenta que la formulación de interacciones entre 2 factores diferentes, puedo ver de dónde proviene la confusión.
Otros miembros pueden tener comentarios más técnicos sobre esta pregunta.
Mejor,
TSRe: Comprensión de los efectos del modelo de construcción - Factor * Factor vs Factor InteracciónHola Joe,
Tiene razón al asumir que esta variable representa un término cuadrático en su modelo.
Cuando construimos un modelo, intentamos explicar cómo ciertos factores impactan una respuesta en nuestros datos. Un modelo de efectos principales puede ayudar aquí, pero a menudo es beneficioso incluir efectos cuadráticos o de interacción adicionales para explicar aún más la variación que vemos en nuestros datos de respuesta.
El generador de perfiles de predicción es una excelente herramienta interactiva para dar sentido a un modelo desde un punto de vista físico. Un gran ejemplo que demuestra esto se puede encontrar en el ejemplo Ayuda-> Datos de muestra-> Experimentos industriales-> Producción de tabletas.jmp de JMP. Ejecute los scripts Ajustar modelo y Ajustar modelo con perfiles de interacción y observe la diferencia entre los dos modelos.
Modelo de efectos principales:
Efectos principales + Interacciones + Modelo cuadrático
En el 2 Dakota del Norte Profiler, observe la variable Mill Time que muestra el efecto de introducir un efecto cuadrático en nuestro modelo. Al ajustar el valor de Mill Time de 5 a 30, observará el impacto físico de este término en nuestro modelo: un pico en nuestra respuesta de Disso entre los dos extremos.
Esto contrasta con el modelo de efectos principales, donde vemos una tendencia lineal, lo que nos lleva a esperar una mejora del rendimiento en Disso a medida que aumentamos el tiempo de molienda.
El Portal de conocimiento de estadísticas de JMP proporciona una descripción excelente, que incluye imágenes, de cómo funcionan las matemáticas con Regresión lineal múltiple . También puede echar un vistazo al Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales. Módulo de correlación y regresión aprender más.
