¿Cómo puedo evaluar un diseño factorial completo con un modelo de regresión cuadrática?Hola, Soy nuevo en la comunidad y todavía soy bastante principiante en JMP. Tengo el siguiente problema: hice un plan factorial 3 ^ 3 completo. Los resultados que obtuve no son lineales sino que aumentan exponencialmente. Al evaluar los "mínimos cuadrados ordinarios" solo obtengo un modelo lineal. ¿Hay alguna forma de hacer una regresión con un polinomio de mayor grado? Si es así, ¿cómo podría hacer eso? Gracias por adelantado.
AnalíticaGAMARe: ¿Cómo puedo evaluar un diseño factorial completo con un modelo de regresión cuadrática?Supongo que sus factores se definen en la tabla de datos utilizando el tipo de datos numérico y el tipo de modelado continuo. También deben incluir propiedades de columna que coincidan con las definiciones de su DOE.
Puede abrir el cuadro de diálogo Ajustar modelo ejecutando la secuencia de comandos de la tabla Modelo o seleccionando Analizar> Ajustar modelo. Puede seleccionar las columnas de datos de factores y luego hacer clic en Macros> Metodología de superficie de respuesta. Esta acción agregará términos cuadráticos para modelar la respuesta no lineal.
No creo que se pueda decir solo a partir de los datos que la respuesta está cambiando exponencialmente. Sin embargo, es posible que tenga conocimiento previo de que un modelo exponencial es apropiado. Si es así, deberá definir un modelo no lineal personalizado y ajustarlo utilizando la plataforma No lineal en lugar de Ajustar por mínimos cuadrados.
Tres niveles son suficientes para ajustar un modelo de regresión lineal cuadrática o un modelo exponencial con no más de dos parámetros por factor o interacción. Otros miembros pueden tener más orientación sobre cómo definir el modelo exponencial. La Ayuda de JMP lo guía en los pasos para luego definir el modelo seleccionado como una fórmula de columna.
Re: ¿Cómo puedo evaluar un diseño factorial completo con un modelo de regresión cuadrática?Gracias por su rápida respuesta. Probé la Metodología de superficie de respuesta para los factores y obtuve una ligera mejora en el modelo. Sin embargo, los valores estimados por el modelo de regresión también incluyen algunos valores negativos, lo que no es posible con mi aplicación en la realidad. ¿Existe la posibilidad de utilizar un valor límite para el valor objetivo estimado? ¿Y también podría ser una opción registrar los valores medidos para obtener una mejor calidad del modelo? ¿O eso no está permitido y falsificaría el resultado? Muchas gracias de antemano.
Re: ¿Cómo puedo evaluar un diseño factorial completo con un modelo de regresión cuadrática?¿Qué valores son negativos? ¿Estimaciones de parámetros? ¿Respuesta prevista? ¿Por qué es imposible una respuesta negativa?
¿Cuáles son los límites naturales de la respuesta? Algunos casos se pueden abordar mediante una transformación de la respuesta como sugiere o mediante el uso de un modelo de distribución diferente para los errores estadísticos. La regresión lineal de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) asume que estos errores se distribuyen normalmente, pero el modelo lineal generalizado (GLM) permite una mayor flexibilidad en la elección del predictor lineal, la función de enlace para la respuesta media y la distribución de los errores. ¿Cuál es la naturaleza de su respuesta?
