최소 제곱 맞춤; 효과 요약 vs 효과 테스트 vs 매개변수 추정매개변수 A에 대한 p-값이 0.03866인 효과 요약 섹션이 있는 DOE 결과가 있습니다.효과 테스트 섹션에서 동일한 매개변수의 p-값은 0.9353입니다.해당 변수에 대한 매개변수 추정값도 0.9353입니다.효과 요약이 효과 테스트 및 매개변수 추정값과 다른 이유는 무엇이며 각 테스트는 무엇을 의미합니까?
감사
Re: 최소 제곱 맞춤; 효과 요약 vs 효과 테스트 vs 매개변수 추정동일한 모델을 5개의 응답에 맞추면 각 응답에 대해 하나씩 5개의 고유한 매개변수 추정값 세트를 얻을 수 있습니다. 따라서 각 항에는 5개의 추정치가 있습니다. 효과 요약 보고서는 각 용어에 대한 가장 중요한 추정치를 보여줍니다.
Re: 최소 제곱 맞춤; 효과 요약 vs 효과 테스트 vs 매개변수 추정답변 감사합니다 많은 도움이 되었습니다.실제로 하나 이상의 응답이 있습니다.귀하의 답변과 관련하여 한 가지 더 질문이 있습니다.첫 번째 문장에서 "...그러면 요약 보고서는 모델 중 하나의 각 용어에 대해 가장 중요한 결과를 표시합니다"라고 말합니다.모델 중 하나라는 용어는 응답이 하나만 있는 모델을 의미합니다(Y 역할?
감사
Re: 최소 제곱 맞춤; 효과 요약 vs 효과 테스트 vs 매개변수 추정개별 모델을 맞추는 옵션 없이 동시에 둘 이상의 응답(Y 역할)을 모델링한 경우 요약 보고서는 모델 중 하나의 각 항에 대해 가장 중요한 결과를 표시합니다.
단일 응답 또는 개별 적합의 경우 요약 보고서와 효과 테스트는 본질적으로 동일합니다. 다른 항이 이미 입력되어 있는 경우 모델에 항을 추가하는 것의 중요성을 테스트합니다. 귀무 가설은 추가 항이 무시할 수 있는 효과를 나타낸다는 것입니다.
매개변수 추정치는 일부 일반적인 경우에 효과 테스트(중복 정보)와 동일한 것으로 보이지만 동일하지는 않습니다. 모수 추정값 표는 모수가 0이라는 귀무 가설에 대해 t-검정을 사용합니다. 효과 표는 모델 제곱합의 0 변화에 대해 F-검정을 사용합니다.
이 두 보고서 간의 차이점은 수준이 2개 이상인 범주형 요인이 있을 때 더 분명합니다.
위에서 아래로 정보의 계층 구조가 있습니다. 전체 모형 검정, 효과 검정 및 모수 추정값.
Re: 최소 제곱 맞춤; 효과 요약 vs 효과 테스트 vs 매개변수 추정효과 요약을 다시 한 번 살펴보면 요인의 순서는 중요도순입니다. 효과 테스트 및 매개변수 추정 테이블은 모델 대화 상자에서 사용자가 지정한 순서로 요인을 나열합니다.
가능하면 보안을 위반하지 않고 데이터를 익명화하거나 이러한 테이블의 일부를 표시하십시오.
