Während der Sitzung gab es eine Frage zur Art der erwarteten Koeffizienten; ob sie auf den skalierten Faktoren oder den tatsächlichen Ebenen waren. Ich kann von einem anderen Entwickler bestätigen, dass sie sich auf die Skalierung beziehen, die das Anpassungsmodell in seinen Modellen verwendet (z. B. Speichern Sie die Vorhersageformel und beachten Sie die dort verwendete Faktorzentrierung und Skalierung).
Danke für die Klarstellung @calking !
Als ich mein Tagebuch durchgesehen habe, habe ich außerdem einige Fehler in der Tabelle "Fehler vom Typ 1 und Typ 2" gefunden, die im Video angezeigt wurde.Ich habe die Fehler im angehängten Tagebuch und im Bild unten korrigiert:
# JMP16, # Type_1_Type_2_Errors
Sehen Sie sich an, wie Sie Folgendes untersuchen können:
Hinweis: Fragen und Antworten sind im gesamten Video verstreut.
Warum verwenden Stichprobengrößen-Explorer für DOE, in JMP 16 eingeführt? Um unsere Ressourcen (ich möchte nicht zu viele Tests durchführen) mit den gewünschten Ergebnissen auszugleichen.Diese Ergebnisse hängen von der gewünschten Vertrauenswürdigkeit und Leistung sowie einigen testspezifischen Schätzungen ab.Beantworten Sie Fragen, einschließlich
- Wie viele Einheiten soll ich testen?
- Kann ich einen Unterschied in meinen Behandlungsmethoden feststellen?
- Wie viele Stichproben werden benötigt, um ein Intervall mit einer bestimmten Breite zu erstellen?
- Wie viele Einheiten muss ich testen, um die Ausfallzeit abzuschätzen?
Über statistisches Vertrauen
Wenn wir eine Probe von Teilen sammeln und an jedem dieser Teile eine Messung vornehmen, können wir einen Mittelwert und eine Standardabweichung für diese spezifische Probe berechnen.Die Stichprobe wurde aus einer "Population" von Teilen gezogen, die ihren eigenen wahren Mittelwert und ihre wahre Standardabweichung hat.Wir haben keine Möglichkeit, den wahren Mittelwert und die Standardabweichung der Grundgesamtheit zu kennen (es sei denn, wir messen ALLE TEILE in der Grundgesamtheit, was im Allgemeinen kostenaufwendig ist.) Der Stichprobenmittelwert und die Standardabweichung werden wahrscheinlich nicht mit dem Mittelwert der Grundgesamtheit übereinstimmen und Standardabweichung.Wir möchten einen Wertebereich begrenzen, bei dem unserer Meinung nach der Gesamtbevölkerungsmittelwert tatsächlich sein könnte.
Um diesen Bereich zu bestimmen, müssen wir etwas Vertrauen in unsere Ergebnisse haben.Dies kann ein beliebiger Prozentsatz zwischen 0 und 100 % sein.Oft werden 95 % gewählt, dies hängt jedoch von Ihrer Anwendung ab.Nach einigen Berechnungen erhalten wir also eine Aussage wie „Unsere Stichprobe von 15 Teilen hatte einen Mittelwert von 13,1.Wir haben zu 95 % Vertrauen, dass der wahre Mittelwert der Grundgesamtheit, aus dem diese 15 Teile gezogen wurden, zwischen 10,4 und 15,8 liegt.Das bedeutet, dass ich in 95% der Fälle (oder 19 von 20) Recht habe.Der wahre Bevölkerungsdurchschnitt würde wirklich zwischen 10,4 und 15,8 liegen.
Die restlichen 5% der Zeit (1 Mal von 20) würden wir falsch liegen.Der wahre Mittelwert der Grundgesamtheit wäre entweder kleiner als 10,4 oder größer als 15,8.
Beachten Sie, dass wir eine andere Antwort erhalten, wenn wir eine weitere Probe von 15 Teilen ziehen.Vielleicht erhalten wir einen Stichprobenmittelwert von 13,3 mit einer anderen Stichprobenstandardabweichung.Jetzt könnte unser 95%-Konfidenzintervall 10,9 bis 15,7 betragen. Wenn wir noch eine weitere Stichprobe ziehen, diesmal aus 30 Teilen, könnten wir ein engeres 95-%-Konfidenzintervall erzeugen, sagen wir 12,1 bis 14,5.Sie ist enger, weil wir aufgrund des größeren Stichprobenumfangs eine bessere Schätzung des wahren Grundgesamtheitsmittels und der Standardabweichung haben.
Über statistische Leistung
Dies beinhaltet im Allgemeinen, einen UNTERSCHIED erkennen zu können. Zum Beispiel möchten wir wissen, ob der wahre Mittelwert der Grundgesamtheit 15 beträgt, innerhalb von +/- 1 Einheit. Wir beabsichtigen, eine Stichprobe von 25 Teilen aus der Bevölkerung zu ziehen.Wir erwarten, dass die Standardabweichung der Teile 1,0 Einheiten beträgt. Wenn wir den tatsächlichen Mittelwert der Grundgesamtheit schätzen, möchten wir 95 % Vertrauen in die Schätzung haben.
Wie oft werden wir mit meiner Annahme richtig liegen, dass der wahre Mittelwert der Grundgesamtheit 15 +/- 1 beträgt?Dies ist STATISTISCHE KRAFT.In diesem Fall lägen wir in 40% der Fälle richtig.Wenn wir also mehrere Stichproben von jeweils 5 Teilen ziehen und jedes Mal eine Schlussfolgerung darüber ziehen, ob der Mittelwert der Grundgesamtheit wirklich 15 +/- 1 beträgt, werden wir nur in 40 % der Fälle richtig liegen Anzahl von Stichproben, oder indem die zu erkennende Differenz vergrößert oder unser Vertrauen in die Schätzung des Populationsmittelwerts verringert wird.Power = Wahrscheinlichkeit, die Nullhypothese korrekt abzulehnen.Wir sind normalerweise nur an Macht interessiert, wenn die Null tatsächlich falsch ist.
Ressourcen
- Fragen zur Statistik?Erwägen Sie die Verwendung des kostenlosen Online-JMP Statistik-Wissensportal .
- Stichprobengrößen-Explorer Dokumentation , statistische Erläuterungen und Übungen.
