모델 선택-단계적안녕하십니까,
저는 DSD를 사용한 생물학적 반응에 대한 일련의 생물학적 매개변수를 선별했습니다. 나는 순방향 단계적 회귀 AICc를 수행하고 있으며 0.05 미만의 p 값에서 내 매개변수 중 하나 또는 최대 2개만 중요해지는 것을 볼 수 있지만 그 이상(약 0.1 또는 0.2에서와 같이), 다른 몇 개는 중요한 것으로 나타납니다. 그것들을 제거하면 R 제곱 값이 감소합니다. 일부 모델에서는 Cp 또는 R 제곱 값이 표시되지 않습니다. 이 값은 주로 피팅 후 소프트웨어가 표시하는 마지막 모델입니다. 제 질문은 다음과 같습니다. 1- Cp 및 R 제곱 값이 없는 모델을 제외하는 것이 맞습니까? 2-문헌에는 내 응답에 대한 매개변수 간의 관계에 대한 정보가 충분하지 않지만 모델로 이해하고 싶은 것이 있을 수 있습니다. 다중 공선성을 확인했고 VIF 값이 약 1에서 2(높지 않음)이지만 결과를 해석하는 방법과 모델을 0.05 미만 또는 그 이상의 p 값으로 제한해야 하는지 확실하지 않습니다.
초보자로서 도움을 주시면 감사하겠습니다!
해석학암사슴Re: 모델 선택-단계적당신은 몇 가지 요인을 가지고 있습니까?
DOE > Definitive Screening > Fit Definitive Screening을 선택하거나 Fit Definitive Screening 테이블 스크립트를 실행하여 모델을 선택하려고 했습니까?
지금까지 최고의 모델에 대한 응답에 대한 예상 RMSE는 얼마입니까? 그 값은 실제 효과에서 예상되는 반응 변화와 어떻게 비교됩니까?
Re: 모델 선택-단계적약간 추가하려면 @markbailey 님의 입력, 선별 설계를 실행한 것을 기억하십시오. 이러한 유형의 디자인은 일반적으로 학습 또는 결정을 내리는 더 큰 전략적 경로의 일부입니다. 스크리닝 설계의 주요 목표 중 하나는 추가 연구 가치가 있는 활성 또는 흥미로운 효과를 추정하는 것입니다. 여기서 '추가 연구'에 중점을 둡니다. 중요한 p 값이나 모델링 통계적 진단과 같은 것에 너무 집착하지 않고 "이러한 요소를 추가 연구에 포함해야 하나요?" 이상의 결정을 내리지 않으려고 합니다. 따라서 더 큰 문제 해결 노력의 이 단계에서 임계 p 값 또는 사용 중인 회귀 진단에 가까운 요인이나 효과를 계속 포함할 수 있습니다. 연구에서 이러한 요소를 유지하십시오... DOE 방법을 통해 계속 연구하십시오. 추가 요소와 분석이 전체 조사를 안내합니다.
Re: 모델 선택-단계적Mark와 Pet 모두 훌륭한 질문과 훌륭한 조언을 가지고 있습니다. 조사에 몇 가지 실용적인 참고 사항만 추가하겠습니다. 데이터가 의미가 있습니까? 반응 변수가 실제적인 양만큼 변경되었습니까? 데이터를 그래프로 표시했습니까?
