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非加法性に関するテューキーの1自由度

コミュニティの皆様へ

私は大学教授で、化学の授業にJMP Proの新しいコンテンツを（少しずつ）取り入れています。授業で扱うトピックの一つに、反復のない要因計画における非加法性に関するTukeyの1自由度検定があります。JMP Proでこの検定を実行するための代替手段はありますか？（オンラインでは見つかりませんでした。）

ありがとう

リタ

高度な統計モデリングコンテンツの構成データアクセス実験計画法Re: Tukey の非加法性に対する 1 つの自由度

このテストを取得する組み込みの方法はないと思いますが、JSL を使用してビルドできます。 手順は次のとおりです。 二元配置 ANOVA モデルを当てはめます。 予測値を保存します。 それらを四角にします。 次に、二元モデルを再度当てはめますが、二乗値を列として追加します。 そのテストは、あなたの無添加テストです。 これを行うスクリプトを含むサンプル データセットを含めました。 この例のためにハードコードされた、私が使用したスクリプトを次に示します。

Names Default to Here(1);

dt = Current Data Table();
// Launch platform: Fit Least Squares
dt = Current Data Table();
Mod1 = dt << Fit Model(
 Y( :Impurity ),
 Effects( :Temp, :Pressure ),
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ),
 Run(
  :Impurity << {Summary of Fit( 1 ), Analysis of Variance( 1 ),
  Parameter Estimates( 1 ), Lack of Fit( 0 ), Scaled Estimates( 0 ),
  Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Regression( 0 ),
  Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
  Plot Effect Leverage( 1 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
  Box Cox Y Transformation( 0 )}
 ), Invisible
);
mod1 << Prediction Formula;
mod1 << Close Window();


// New formula column: Pred Formula Impurity^2
dt << New Formula Column(
 Operation( Category( "Transform" ), "Square" ),
 Columns( :Pred Formula Impurity )
);

// Change column name: Pred Formula Impurity^2 → Nonadd
dt:"Pred Formula Impurity^2"n << Set Name( "Non-Additive Test" );


// Launch platform: Fit Least Squares
dt << Fit Model(
 Y( :Impurity ),
 Effects( :Temp, :Pressure, :"Non-Additive Test"n ),
 Personality( "Standard Least Squares" ),
 Emphasis( "Effect Leverage" ),
 Run(
  :Impurity << {Summary of Fit( 0 ), Analysis of Variance( 0 ),
  Parameter Estimates( 1 ), Sequential Tests( 1 ), Lack of Fit( 0 ), Scaled Estimates( 0 ),
  Effect Tests( 0 ),
  Plot Actual by Predicted( 0 ), Plot Regression( 0 ),
  Plot Residual by Predicted( 0 ), Plot Studentized Residuals( 0 ),
  Plot Effect Leverage( 0 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
  Box Cox Y Transformation( 0 )}
 )
);