Comparaciones de modelosTengo datos de dosis-respuesta para dos grupos de tratamiento diferentes (consulte la tabla a continuación) y quiero comparar las curvas de dosis-respuesta. Realicé el análisis en la captura de pantalla a continuación y la prueba de efectos muestra que tanto la dosis como el tratamiento (Tx) son factores importantes. ¿Qué prueba estadística utiliza JMP para realizar la comparación que se muestra en Pruebas de efectos? Cualquier ayuda sería muy apreciada.
Modelado estadístico avanzadoCombinación y limpieza de datosLa personalización en masaModelado predictivo y aprendizaje automáticoIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Comparaciones de modelosGracias por la respuesta sobre esto.Otra pregunta rápida: ¿hay alguna manera de que JMP muestre la expresión de predicción para las curvas?Sé que esta es una opción de menú en otros modelos, pero no la veo aquí.¡Gracias de nuevo!
Re: Comparaciones de modelosNo es un t -prueba.
El encabezado de la columna en las Pruebas de efectos es "LR ChiSquare". Este encabezado indica que se trata de una "prueba de razón de verosimilitud". La estadística de prueba es el doble del cambio en la función de probabilidad cuando se agrega el término al modelo. Esta estadística tiene una distribución chi cuadrada. Está análogo a usar un t -prueba de la estimación frente a cero o a F -test de la suma de cuadrados, que no se puede utilizar en este caso porque la respuesta no es continua. Es categórico (cuenta), por lo que debe basarse en la probabilidad.
Re: Comparaciones de modelosHola @tox ,
Puedes leer más sobre Pruebas de Efectos aquí . Creo que en su caso, básicamente se trata de realizar una prueba t en la estimación de ese factor y comparar ese valor con la hipótesis nula, que sería la estimación del factor 0. Entonces, para su caso, los valores p son pequeños y puede rechazar la hipótesis nula y concluir que hay suficiente evidencia para aceptar la hipótesis alternativa, que son los factores y sus estimaciones son significativos en el modelo.
Espero que esto ayude,
SD
