Intervallo di previsione per il modello DOE - Modello di regressione multiplaCiao a tutti,
Sono bravo a usare intervalli di semplici modelli di regressione come: intervalli di confidenza (per prevedere la media dei campioni futuri) e intervallo di previsione (prevedere tutte le osservazioni future - singoli pezzi)
Ma una domanda quando si lavora con il modello di regressione multiplo DOE e l'intervallo di previsione
Ad esempio, ho un modello quando costruito da DOE 3 fattori.Quello che ho fatto è per ogni corsa, ripeto costruendo 10 campioni e usando la loro media per inserirli nella tabella DOE (sono normalmente distribuiti con Deviazione std pari a 0,3)
Con il risultato, il grafico con l'area della linea rossa mi mostra gli intervalli di confidenza in ciascun valore di risposta previsto => predisci la media dei campioni. Ho capito.
Ma quando voglio avere gli intervalli di previsione. Portata Per ogni singola osservazione che avrò in futuro. Sono un po 'confuso tra 2 opzioni.
- OP1: Per ogni singola osservazione in futuro sarà nell'intervallo di: intervallo di confidenza + RMSE
- OP2: Per ogni singola osservazione in futuro sarà nell'intervallo di: intervallo di confidenza + RMSE + 0,3 (deviazione standard dalla ripetizione durante il test.
Quale è corretto?
I miei dati di ripetizione mi richiedono di aggiungere più variazioni nella previsione futura perché all'inizio tendo a usare la ripetizione per rimuovere il rumore dal mio test?
C'è qualche funzione in JMP che mi aiuta a calcolare automaticamente questo intervallo di previsione?
Grazie a tutti per l'aiuto
Analisi e modellazione dei dati di baseConsumatori e ricerche di mercatoEsplorazione e visualizzazione dei datiRe: Intervallo di previsione per il modello DOE - Modello di regressione multiplaGrazie Victor, è anche un'ottima opzione quando la variazione nella mia ripetizione può derivare dalla variazione del livello del fattore.
È una buona opzione per andare
Re: Intervallo di previsione per il modello DOE - Modello di regressione multiplaIl grafico Actual by Predicted sfuma l'intervallo di confidenza sulla risposta media. L'intervallo di previsione è disponibile come formula di colonna tramite il menu del triangolo rosso nella parte superiore di Fit Least Squares. Vedere la documentazione per i vari Comandi Salva Colonna in questa piattaforma per comprendere i comandi e le opzioni disponibili. Ecco le informazioni specifiche di cui hai bisogno:
Formula del limite di fiducia individuale
Crea due nuove colonne denominate Lower 95% Indiv E Upper 95% Indiv . Queste colonne contengono sia le formule che i valori per i limiti di confidenza al 95% inferiore e superiore per i singoli valori di risposta.
Nota: Se si preme Maiusc mentre si seleziona l'opzione, viene richiesto di inserire un a livello per i calcoli.
Re: Intervallo di previsione per il modello DOE - Modello di regressione multiplaEcco i miei pensieri (anche se potresti non essere d'accordo e decidere di ignorarli):
Voglio prima affrontare le misure ripetute. Le ripetizioni (o all'interno di misure terapeutiche) vengono utilizzate per 2 scopi:
1. Aumentare la precisione del design senza limitare negativamente lo spazio di inferenza. La media riduce la componente di rumore a breve termine e quindi aumenta la precisione del progetto (ad es. errori di misurazione, all'interno di una parte, all'interno di un lotto, ecc.). Prima di riassumere i dati è necessario valutare la variabilità. La media è una statistica appropriata? Le tecniche grafiche possono essere molto utili. Guardare la distribuzione può aiutare, ma può anche nascondere gli effetti delle serie temporali. Potresti voler valutare quanto sono coerenti le variazioni nelle ripetizioni tra i trattamenti (forse grafici di intervallo).
2. Se il tuo problema è un problema di variazione, non un problema di media, allora la variabile di risposta appropriata deve essere una misura della variabilità. Le ripetizioni consentono di ottenere una stima della variazione all'interno del trattamento (ad es. intervallo, deviazione standard, varianza). L'utilizzo della misura della dispersione come variabile di risposta durante l'analisi dell'esperimento aiuterà a comprendere gli effetti dei fattori sulla variazione. Anche in questo caso la natura dei dati dovrebbe essere valutata prima di determinare la statistica enumerativa appropriata.
Per quanto riguarda le equazioni di previsione e gli intervalli di confidenza associati. L'estrapolazione dei risultati di un esperimento è una decisione ingegneristica o gestionale, non statistica. Gli intervalli di confidenza nel tuo grafico sono per i dati in mano e potrebbero non avere nulla a che fare con ciò che otterrai. Ciò che determina l'utilità e l'efficacia del modello creato come risultato dell'analisi dei dati disponibili dipende da quanto i dati disponibili siano rappresentativi delle condizioni future. Ciò è fortemente influenzato dal modo in cui il rumore è stato gestito durante l'esperimento (rumore nello spazio di inferenza e rumore che stava cambiando durante l'esperimento).
“Analisi della varianza, t-test, intervalli di confidenza , e altre tecniche statistiche insegnate nei libri, per quanto interessanti, sono inappropriate perché non forniscono alcuna base per la previsione e perché seppelliscono le informazioni contenute nell'ordine di produzione. La maggior parte, se non tutti i pacchetti informatici per l'analisi dei dati, come vengono chiamati, forniscono flagranti esempi di inefficienza.
Deming, W. Edwards (1975), Sulla probabilità come base per l'azione. Lo statistico americano , 29(4), 1975, pag. 146-152
Non c'è risposta alla tua domanda su quali approcci siano "corretti". Esistono diversi modi per sviluppare equazioni di previsione che tengono conto dell'incertezza nel futuro. Ognuno ha le proprie esperienze e pregiudizi su quale metodo sia più utile/efficace, ma ho scoperto che la metodologia che utilizzo dipende dalla situazione. Nessuno conosce quello giusto a priori. Prova più metodi, quindi esegui il processo e valuta quale modello è appropriato. Il tuo focus dovrebbe essere sul processo di raccolta dei dati piuttosto che su una tecnica nel processo di analisi dei dati.
Re: Intervallo di previsione per il modello DOE - Modello di regressione multiplaCIAO @Justin_Bui ,
Posso proporre una terza opzione?
Dato che hai già un buon modello e conosci l'incertezza della tua risposta, perché non usare il Simulatore (jmp.com) (triangolo rosso accanto a Profiler per trovare l'opzione) ?
È possibile specificare la deviazione standard della risposta (0,3 o lasciare che il valore predefinito fornito da JMP sia RMSE dal montaggio del modello attuale) e alla fine introduci incertezza sui tuoi fattori e crea intervalli basati su simulazioni Monte-Carlo.
Penso che questa alternativa potrebbe essere una soluzione più semplice ed elegante per il tuo problema.
Spero che questa prima risposta ti possa aiutare,
