Sélection de modèle par étapesBonjour,
J'ai criblé une série de paramètres biologiques sur une réponse biologique avec un DSD. Je fais une régression pas à pas vers l'avant AICc, et à une valeur p inférieure à 0,05, je vois qu'un ou deux au maximum de mes paramètres deviennent significatifs, mais au-delà (comme à environ 0,1 ou 0,2), plusieurs autres apparaissent comme significatifs, et si Je les supprime, la valeur R carré diminue. Dans certains modèles, je ne vois ni les valeurs Cp ni R carré, qui sont principalement les derniers modèles affichés par le logiciel après l'ajustement. Mes questions sont donc les suivantes : 1- Est-il correct d'exclure ces modèles sans valeurs au carré Cp et R ? 2-La littérature manque d'informations sur la relation entre les paramètres pour ma réponse, mais il y en a peut-être que j'aimerais comprendre avec le modèle. J'ai vérifié la multicolinéarité et la valeur VIF est d'environ 1 à 2 (pas élevée), mais je ne sais pas comment interpréter mes résultats et si je dois limiter mon modèle à une valeur p inférieure ou supérieure à 0,05 ?
En tant que débutant, j'apprécierais toute aide!
AnalytiqueBICHERe: Sélection de modèle par étapesCombien de facteurs avez-vous ?
Avez-vous essayé de sélectionner un modèle en sélectionnant DOE > Definitive Screening > Fit Definitive Screening, ou en exécutant le script de table Fit Definitive Screening ?
Quel est le RMSE estimé pour votre réponse avec le meilleur modèle à ce jour ? Comment cette valeur se compare-t-elle au changement attendu de la réponse d'un effet réel ?
Re: Sélection de modèle par étapesPour rajouter un peu @markbailey , rappelez-vous que vous avez exécuté une conception de filtrage. Ces types de conceptions font généralement partie d'une voie stratégique plus large pour apprendre ou prendre une décision. L'un des principaux objectifs d'un plan de dépistage est d'estimer les effets actifs ou intéressants qui méritent une étude plus approfondie. L'accent est mis ici sur « une étude plus approfondie ». J'essaie de ne pas trop m'attarder sur des choses comme les valeurs p critiques ou la modélisation de diagnostics statistiques pour prendre des décisions au-delà de « Devrais-je inclure ces facteurs dans une étude plus approfondie ? » Ainsi, à ce stade de votre effort de résolution de problèmes plus vaste, vous souhaiterez peut-être continuer à inclure des facteurs ou des effets proches des valeurs p critiques ou des diagnostics de régression que vous utilisez. Gardez ces facteurs dans l'étude... continuez à étudier via les méthodes du DOE. Laissez les éléments supplémentaires et l'analyse vous guider dans l'enquête globale.
Re : Sélection du modèle par étapesMark et Pete ont tous deux d'excellentes questions et d'excellents conseils. Je n'ajouterai que quelques notes pratiques à votre enquête. Les données ont-elles un sens ? La variable de réponse a-t-elle changé d'une quantité pratique ? Avez-vous représenté graphiquement les données ?
