wie man tatsächliche durch vorhergesagte Handlung liestHallo
Ich habe in meiner Forschung einen definitiven DOE-Screening-Design-Test durchgeführt.
Bitten Sie nun um Ihre Hilfe, um zu verstehen, wie die Daten analysiert werden.
Bitte um Rat, wo kann ich kurze Erklärungen dazu finden und wie man die "tatsächliche nach vorhergesagte Handlung" liest?
Vielen Dank
DAMHIRSCHKUHRe: Wie liest man den tatsächlichen anhand des vorhergesagten Plots?Das tatsächliche nach vorhergesagte Diagramm ist ein Streudiagramm. Die vorhergesagte Antwort (Y-Hut) wird für die Abszisse verwendet. Die beobachtete Reaktion (Y) wird für die Ordinate verwendet.
Dieses Beispiel aus Fit Least Squares ist auch ein 'Hebeldiagramm'. Es fügt eine horizontale blaue Linie für die Nullhypothese (dass die Antwort unabhängig von den Faktoren ist) und eine schräge rote Linie für die Alternativhypothese (dass die Antwort von den Faktoren abhängt) hinzu. Es handelt sich um einen 'Gesamtmodell'-Test, der ein Modell mit nur und Achsenabschnitt für die Nullhypothese mit dem vollständigen Modell vergleicht, wobei alle Faktoren zum Achsenabschnitt für die alternative Hypothese hinzugefügt wurden. Über der schrägen roten Linie ist ein roter 95 %-Konfidenzbereich aufgetragen. Wenn die horizontale blaue Linie im roten Bereich enthalten ist, ist der gesamte Modelltest auf dem Alpha = 0,05-Niveau nicht signifikant. Liegt die blaue Linie nicht im roten Bereich, ist der gesamte Modelltest auf gleichem Niveau signifikant. Diese visuelle Bewertung entspricht der Anwendung eines Signifikanzniveaus von 0,05 auf die F -Test in der Tabelle der Varianzanalyse dargestellt.
Der Plot kann auch verwendet werden, um die Möglichkeit von „Mangel an Passung“ visuell zu bewerten. Eine unverzerrte Vorhersage sollte vorhergesagte Werte ergeben, die im Durchschnitt mit den beobachteten Werten übereinstimmen. Die rote Linie sollte durch die Mitte der Datenpunkte gehen. Wenn das Modell verzerrt ist, weichen die Datenpunkte von der Linie ab. Wenn beispielsweise die Reaktion auf die Änderung der Faktoren nicht linear ist, das Modell jedoch nur Terme für lineare Effekte enthält, wird das Modell verzerrt. Dieses Beispiel würde eine Krümmung in der tatsächlichen nach vorhergesagten Darstellung aufweisen. Ihr Beispiel weist eine solche Krümmung auf, sodass Ihr Modell verzerrt ist.
Sie haben die Reaktion bei niedrigen und hohen Temperaturen mehrfach beobachtet. Wie viele Beobachtungen haben Sie bei der Zentrumstemperatur?
Sie können versuchen, dem Modell einen quadratischen Temperaturterm hinzuzufügen. JMP repräsentiert Potenzen durch Multiplikation. Das Quadrat der Temperatur wird also als Temperatur*Temperatur addiert.
Wie viele Faktoren flossen insgesamt in das von Ihnen verwendete endgültige Screening-Design ein?
Re: Wie liest man den tatsächlichen anhand des vorhergesagten Plots?@YanivD : Es gibt viele verschiedene Methoden, mit denen man Daten und Ergebnisse aus entworfenen Experimenten analysieren kann. Ich schlage vor, dass Sie sich für den SAS-Kurs "Statistical Thinking for Industrial Problem Solving" anmelden und Ihre Aufmerksamkeit auf die DOE- und modellierungsorientierten Module richten. Das Einstiegsportal zum Studiengang finden Sie hier:
Statistisches Denken zur industriellen Problemlösung
Re: Wie liest man den tatsächlichen anhand des vorhergesagten Plots?Erstmal willkommen in der Community. Sie haben das Experiment (Faktoren/Stufen) nicht angegeben, nur dass Sie eine DSD durchgeführt haben. Diese Informationen reichen nicht aus, um Sie bei Ihrer Analyse zu unterstützen. Wir müssen wissen, wie die Daten gewonnen wurden und welche Modelle sinnvoll sind und welche Modelle Sie dann zu analysieren versucht haben. Wie Mark andeutet, sind die Diagramme von Ist-zu-Vorhersage (und Hebelwirkung) gute grafische Analysetools, die zum Verständnis des Modells beitragen. Diese zusammen mit anderen Residuendiagrammen helfen bei der Bestimmung, ob die Modellannahmen erfüllt sind und, was noch wichtiger ist, dass das Modell nützlich ist. Es scheint, dass der Kontrapunkt der Temp. ist "außerhalb des erwarteten Bereichs" eines linearen Modells. Es scheint auch, dass Ihre Varianz bei verschiedenen Temperaturniveaus nicht konstant ist. Dies sind beides Indikatoren, die Ihr Modell nicht besonders "gut" ist.
Wie Pete vorschlägt, gibt es viele Möglichkeiten, Datensätze aus einem Experiment zu analysieren. Ich würde vorschlagen, zuerst die Daten zu betrachten und festzustellen, ob die Daten ausreichend variieren, um von praktischem Wert zu sein. Identifizieren Sie Anomalien oder ungewöhnliche Datenpunkte (dafür gibt es mehrere Techniken). Suchen Sie dann nach Mustern in der Antwortvariablen. Achten Sie besonders darauf, wenn Muster in der Antwortvariablen mit Mustern in den Faktoren oder Interaktionen übereinstimmen. Die Schritte sollten immer praktisch > grafisch > quantitativ sein.
Beim Versuch, Modelle zu erstellen, gibt es auch mehrere Strategien (zB RSquare-RSquare Adj Delta, RMSE, p-Werte). Zum Beispiel beginnt die subtraktive Modellerstellung mit einem gesättigten Modell und entfernt dann unbedeutende Terme. Im Gegensatz zum Additiv, das mit einem Faktor beginnt und dann dem Modell Terme hinzufügt (zB schrittweise Regression). Beachten Sie, dass die Modellstatistiken bedingt sind. Die Statistik für jeden Term im Modell hängt von den anderen Termen im Modell ab und davon, unter welchen Bedingungen das Experiment durchgeführt wurde (Inferenzraum). Sollte sich eine dieser Bedingungen ändern, können sich auch die Statistiken ändern.
Re: Wie liest man den tatsächlichen anhand des vorhergesagten Plots?
@markbailey schrieb:
Das tatsächliche nach vorhergesagte Diagramm ist ein Streudiagramm. Die vorhergesagte Antwort (Y-Hut) wird für die Abszisse verwendet. Die beobachtete Reaktion (Y) wird für die Ordinate verwendet.
Dieses Beispiel aus Fit Least Squares ist auch ein 'Hebeldiagramm'. Es fügt eine horizontale blaue Linie für die Nullhypothese (dass die Antwort unabhängig von den Faktoren ist) und eine schräge rote Linie für die Alternativhypothese (dass die Antwort von den Faktoren abhängt) hinzu. Es handelt sich um einen 'Gesamtmodell'-Test, der ein Modell mit nur und Achsenabschnitt für die Nullhypothese mit dem vollständigen Modell vergleicht, wobei alle Faktoren zum Achsenabschnitt für die alternative Hypothese hinzugefügt wurden. Oben auf der schrägen roten Linie ist ein roter 95 %-Konfidenzbereich aufgetragen. Wenn die horizontale blaue Linie im roten Bereich enthalten ist, ist der gesamte Modelltest auf dem Alpha = 0,05-Niveau nicht signifikant. Liegt die blaue Linie nicht im roten Bereich, ist der gesamte Modelltest auf gleichem Niveau signifikant. Diese visuelle Bewertung entspricht der Anwendung eines Signifikanzniveaus von 0,05 auf die F -Test in der Tabelle der Varianzanalyse dargestellt.
Der Plot kann auch verwendet werden, um die Möglichkeit von „Mangel an Passung“ visuell zu bewerten. Eine unverzerrte Vorhersage sollte vorhergesagte Werte ergeben, die im Durchschnitt mit den beobachteten Werten übereinstimmen. Die rote Linie sollte durch die Mitte der Datenpunkte gehen. Wenn das Modell verzerrt ist, weichen die Datenpunkte von der Linie ab. Wenn beispielsweise die Reaktion auf die Änderung der Faktoren nicht linear ist, das Modell jedoch nur Terme für lineare Effekte enthält, wird das Modell verzerrt. Dieses Beispiel würde eine Krümmung in der tatsächlichen nach vorhergesagten Darstellung aufweisen. Ihr Beispiel weist eine solche Krümmung auf, sodass Ihr Modell verzerrt ist.
Sie haben die Reaktion bei niedrigen und hohen Temperaturen mehrfach beobachtet. Wie viele Beobachtungen haben Sie bei der Zentrumstemperatur?
Sie können versuchen, dem Modell einen quadratischen Temperaturterm hinzuzufügen. JMP repräsentiert Potenzen durch Multiplikation. Das Quadrat der Temperatur wird also als Temperatur*Temperatur addiert.
Wie viele Faktoren flossen insgesamt in das von Ihnen verwendete endgültige Screening-Design ein?
Zunächst möchte ich mich für Ihre Antwort und die ausführlichen Erläuterungen bedanken. Ich füge die Ergebnisse hinzu, die dem DSD-Bericht entsprechen - wenn möglich, könnten Sie bitte Ratschläge zur Analyse der Ergebnisse geben? Ich verwende DSD zum ersten Mal und würde mich über Ihre Unterstützung und Unterstützung bei der Analyse freuen.
Danke vielmals
