Queridos todos,
Quiero automatizar un proceso de selección de modelos a través de secuencias de comandos usando la plataforma del modelo Fit utilizando la regresión por pasos para un análisis de estabilidad (también conozco la plataforma de estabilidad en JMP pero por "razones" quiero usar el modelo Fit).
Mis términos son Tiempo de almacenamiento, ID de lote y Tiempo de almacenamiento*ID de lote. Usando la regresión Stepwise, la idea ahora es dejar términos dentro del modelo con un valor p <0.25. Un script inicial se veía (en partes) así:
Y( :response ),
Effects(
:"Storage Time (2-8°C Analysis)"n, :Batch ID, :"Storage Time (2-8°C Analysis)"n * :Batch ID,
),
Center Polynomials( 0 ),
Personality( "Stepwise" ),
Run(
Stopping Rule( "P-value Threshold" ),
Prob to Leave( 0.25 ),
Direction( "forward" ),
Rules( "Whole Effects" )
)
Mi problema ahora es que al usar la regla "Efectos completos", los términos se excluyen siguiendo el principio no jerárquico, lo que significa que mi modelo contenía después de usar stepwise regr. p.ej La interacción y el efecto del tiempo, pero no el efecto del lote. Ver también:
Sé que también existe la regla de combinar o restringir (para tener jerarquía); sin embargo, al aplicar estas reglas, mi término ID de lote (multinivel) se divide en diferentes grupos, lo cual no es mi deseo. Realmente quiero tener todo el efecto ID de lote si es significativo (o su interacción con el tiempo).
Entonces, ¿hay alguna manera de combinar la visualización del término "Efecto completo" con el principio jerárquico para la selección del modelo? Un guión también funcionaría para mí. 
Espero haber podido aclarar mi pregunta.
¡Gracias de antemano por cualquier solución o comentario!
mejor johann
