Comparaisons de modèlesJe dispose de données dose-réponse pour deux groupes de traitement différents (voir le tableau ci-dessous) et je souhaite comparer les courbes dose-réponse. J'ai effectué l'analyse dans la capture d'écran ci-dessous et le test des effets montre que la dose et le traitement (Tx) sont des facteurs importants. Quel test statistique JMP utilise-t-il pour effectuer la comparaison présentée sous Tests d'effets ? Toute aide serait grandement appréciée.
Modélisation statistique avancéeMélange et nettoyage des donnéesPersonnalisation de masseModélisation prédictive et apprentissage automatiqueIngénierie Qualité et ProcédésRe : Comparaisons de modèlesMerci pour la réponse à ce sujet.Une autre question rapide : existe-t-il un moyen pour que JMP affiche l'expression de prédiction pour les courbes ?Je sais que c'est une option de menu sous d'autres modèles, mais je ne la vois pas ici.Merci encore!
Re : Comparaisons de modèlesCe n'est pas un t -test.
L'en-tête de colonne dans les tests d'effet est "LR ChiSquare". Cet en-tête indique qu'il s'agit d'un "test de rapport de vraisemblance". La statistique de test correspond au double de la variation de la fonction de vraisemblance lorsque le terme est ajouté au modèle. Cette statistique a une distribution du chi carré. Il est analogue à utiliser un t -test du devis versus zéro ou un F -test de la somme des carrés, inutilisable dans ce cas car la réponse n'est pas continue. Il est catégorique (compte), il doit donc être basé sur la probabilité.
Re : Comparaisons de modèlesSalut @tox ,
Vous pouvez en savoir plus sur les tests d'effets ici . Je pense que dans votre cas, il s'agit essentiellement d'effectuer un test t sur l'estimation de ce facteur et de comparer cette valeur à l'hypothèse nulle, qui serait l'estimation pour le facteur est de 0. Donc, pour votre cas, les valeurs de p sont petites et vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle et conclure qu'il y a suffisamment de preuves pour accepter l'hypothèse alternative, à savoir que les facteurs et leurs estimations sont significatifs dans le modèle.
J'espère que cela t'aides,
DS
