適合モデルの結果の問題JMP 17: モデルの適合プラットフォーム分析から得た結果について、いくつか一般的な質問があります。 データセットを添付しています。 1 つの応答連続変数、厚さ、および変調された 4 つのカテゴリ因子があり、それぞれ 2 つのレベルがあります。 厚さは Y 変数として使用され、4 つのファクター (3、4、5、6) はすべて、[マクロ] > [ファクターの並べ替え] を選択して [モデル効果の構築] 領域に移動されました。 相互作用があるかどうかに興味があります。 結果で最初に気付いたのは、Studentized Residuals プロットに正弦波パターンがあることです。 この残差プロットにパターンがある場合、データに問題がある可能性があると発表者が述べた JMP ビデオを見ました。 次に、パラメーター推定テーブルには、結果のない行がいくつかあります。 これは何を示していますか？ 同様に、Effect Tests テーブルにもデータがありません。 これは何を示していますか？ 任意の入力をいただければ幸いです。 記事や動画を検索しましたが、同様の問題は見つかりませんでした。
ありがとう。
基本的なデータ分析とモデリングRe: 適合モデルの結果の問題循環パターンは残差プロットで明らかです。 念のために言っておきますが、表の行は実際の実行と同じ順序で発生しますか?
ゼロ推定値は、モデルを過剰に指定したことを示しています。 単純なモデルの実験を設計し、分析中に高次の項を追加しましたが、設計 (データ) はすべての項の推定をサポートしていません。 実行回数の問題ではありません。 4因子、2水準の実験を設計して、わずか5回の実行で4つの主効果と切片を推定できます。 この計画を何度も反復して、合計実行回数を増やすことはできますが、それでも高次の効果を推定することはできません。
あなたの場合、因子 3 = B は、他の因子の 1 つのレベルでのみ実行されました。
Re: 適合モデルの結果の問題マーク、返信ありがとうございます。 表の行は実行順ではありません。 実験は、いくつかのプロセスステップを持つ部品で実行されました。 したがって、リストされている 4 つの要因は、異なるプロセス ステップにありました。 要因は、発生したプロセス順に番号が付けられています。
もう少し詳しく言うと、私はこの実験の計画には関与していません。 これは真の DOE 設定ではなかったと思います。 基本的に、多因子 2 レベル マトリックス実験です。 これにより、モデルの適合プラットフォームを使用して結果を分析することができなくなりますか?
Construct Model Effects 領域の Factors に Add メソッドを使用してみました。階乗には Macro オプションを使用しませんでした。結果は次のとおりです。 因子 4 と 5 を削除してから、分析を再実行しました。 では、因子 3 レベル A と 6 レベル 1 は、統計的に有意なデルタを示しているのでしょうか? インターセプトの意義は何ですか?
Re: 適合モデルの結果の問題実行順序を決定し、実行順序でテーブルを並べ替えて、残差で観察された循環パターンを調査することをお勧めします。
4つの要因が異なるプロセスステップに関与しているという事実は、実験が無作為化されていないことを意味します. この事実は、データの分析に重要な意味を持ちます。 統計誤差は相関しています。 応答範囲全体で一定の分散という基本的な仮定が破られている可能性があります。 単一の定数分散を持つモデルは不適切です。 各因子の効果のパラメーター推定には、複数の実験単位 (無作為化) に基づく異なる標準誤差計算が必要です。 それ以外の場合、タイプ I およびタイプ II のエラーは予想とは異なり、p 値は予想されるカバレッジを持ちません。
パラメータ推定表のすべての t 検定は、(推定パラメータ - 仮説パラメータ) / (推定の標準誤差) です。 仮説パラメータ値はゼロです。 そのため、切片は他のパラメーターと同様にゼロと比較されます。 ただし、データの収集に使用される分割プロットの「計画」のため、標準誤差が正しい可能性は低いです。
