Ajustement des moindres carrés ; Résumé des effets vs tests d'effet vs estimations des paramètresJ'ai des résultats DOE qui ont une section Résumé des effets avec une valeur p de 0,03866 pour le paramètre A.Dans la section Effect Tests, ce même paramètre a une valeur p de 0,9353.L'estimation du paramètre pour cette variable est également de 0,9353.Pourquoi le résumé des effets est-il différent du test des effets et de l'estimation des paramètres et que signifie chaque test ?
Merci
Re : Ajustement des moindres carrés ; Résumé des effets vs tests d'effet vs estimations des paramètresSi vous ajustez le même modèle à cinq réponses, vous obtiendrez cinq ensembles uniques d'estimations de paramètres, un pour chaque réponse. Ainsi, chaque terme a cinq estimations. Le rapport Synthèse des effets affiche l'estimation la plus significative pour chaque terme.
Re : Ajustement des moindres carrés ; Résumé des effets vs tests d'effet vs estimations des paramètresMerci pour la réponse c'était très utile.En fait, il y a plus d'une réponse.J'ai encore une question concernant votre réponse.Dans la première phrase, vous indiquez "... alors le rapport de synthèse affiche le résultat le plus significatif pour chaque terme de l'un des modèles".Par le terme un des modèles, entendez-vous un modèle avec une seule réponse (rôle Y ?
Merci
Re : Ajustement des moindres carrés ; Résumé des effets vs tests d'effet vs estimations des paramètresSi vous avez modélisé plusieurs réponses (rôle Y) en même temps sans avoir la possibilité d'ajuster des modèles individuels, le rapport de synthèse affiche le résultat le plus significatif pour chaque terme de l'un des modèles.
Dans le cas d'une réponse unique ou d'ajustements individuels, le rapport de synthèse et les tests d'effet sont essentiellement les mêmes. Ils testent la signification de l'ajout d'un terme à un modèle étant donné que les autres termes sont déjà entrés. L'hypothèse nulle est que le terme supplémentaire représente un effet négligeable.
Les estimations des paramètres semblent souvent être les mêmes que les tests d'effet (informations redondantes) dans certains cas courants, mais elles ne sont pas les mêmes. Le tableau des estimations de paramètre utilise un test t par rapport à l'hypothèse nulle selon laquelle le paramètre est égal à zéro. Le tableau des effets utilise un test F contre un changement nul dans la somme des carrés du modèle.
Les différences entre ces deux rapports sont plus apparentes lorsque vous avez un facteur catégoriel avec plus de deux niveaux.
Il existe une hiérarchie des types d'informations, de haut en bas. L'ensemble du test du modèle, les tests d'effet et les estimations des paramètres.
Re : Ajustement des moindres carrés ; Résumé des effets vs tests d'effet vs estimations des paramètresJetez un autre coup d'œil au résumé des effets, l'ordre des facteurs est par importance. Les tableaux des tests d'effet et des estimations de paramètres des facteurs sont répertoriés par ordre spécifié par l'utilisateur dans la boîte de dialogue du modèle.
Si vous le pouvez, anonymisez vos données ou affichez une partie de ces tableaux sans violer la sécurité.
