최소 제곱 적합; 효과 요약 대 효과 테스트 대 매개변수 추정치매개변수 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 모수 추정치도 0.9353입니다.효과 요약이 효과 테스트 및 모수 추정과 다른 이유는 무엇이며 각 테스트는 무엇을 의미합니까?
감사
Re: 최소 제곱 적합; 효과 요약 대 효과 테스트 대 매개변수 추정치동일한 모델을 5개의 응답에 맞추면 각 응답에 대해 하나씩 5개의 고유한 모수 추정값 세트를 얻게 됩니다. 따라서 각 항에는 5개의 추정치가 있습니다. 효과 요약 보고서에는 각 항에 대한 가장 중요한 추정치가 표시됩니다.
Re: 최소 제곱 적합; 효과 요약 대 효과 테스트 대 매개변수 추정치답변 감사합니다 많은 도움이 되었습니다.실제로 하나 이상의 응답이 있습니다.귀하의 답변과 관련하여 한 가지 더 질문이 있습니다.첫 번째 문장에서 "...요약 보고서는 모델 중 하나의 각 용어에 대해 가장 중요한 결과를 표시합니다"라고 말합니다.모델 중 하나라는 용어는 단 하나의 응답(Y 역할?
감사
Re: 최소 제곱 적합; 효과 요약 대 효과 테스트 대 매개변수 추정치개별 모형에 적합하는 옵션 없이 동시에 둘 이상의 반응(Y 역할)을 모형화한 경우 요약 보고서에는 모형 중 하나에서 각 항에 대한 가장 중요한 결과가 표시됩니다.
단일 응답 또는 개별 적합의 경우 요약 보고서와 효과 테스트는 기본적으로 동일합니다. 그들은 다른 항이 이미 입력되어 있는 경우 모델에 항을 추가하는 것의 중요성을 테스트합니다. 귀무 가설은 추가 항이 무시할 수 있는 효과를 나타낸다는 것입니다.
Parameter Estimates는 종종 일부 일반적인 경우에 Effect Tests(중복 정보)와 동일하게 보이지만 동일하지 않습니다. 매개변수 추정 테이블은 매개변수가 0이라는 귀무가설에 대해 t-테스트를 사용합니다. 효과 표는 모형 제곱합의 0 변화에 대해 F-검정을 사용합니다.
이 두 보고서의 차이는 수준이 세 개 이상인 범주형 요인이 있을 때 더 분명해집니다.
정보 종류에는 위에서 아래로 계층 구조가 있습니다. 전체 모델 테스트, 효과 테스트 및 모수 추정치.
Re: 최소 제곱 적합; 효과 요약 대 효과 테스트 대 매개변수 추정치효과 요약을 다시 살펴보십시오. 요소의 순서는 중요도순입니다. 요인에 대한 효과 검정 및 매개변수 추정 표는 모델 대화 상자에서 사용자가 지정한 순서로 나열됩니다.
가능한 경우 데이터를 익명화하거나 보안을 위반하지 않고 이러한 테이블의 일부를 표시하십시오.
