¿Es posible comparar la importancia del efecto de un modelo entre modelos de diferentes sistemas?Hola,
Soy bastante nuevo en JMP y estadísticas. Estoy tratando de modelar los efectos de A, B y C del porcentaje de recuperación en diferentes sistemas (X, Y y Z). Estoy usando la función Analizar-> Ajustar modelo y usando la macro de superficie de respuesta para generar los efectos del modelo. Estoy generando modelos para cada X, Y y Z para usar A, B y C como los efectos de los modelos principales para cada uno. Luego elimino los efectos del modelo (efectos principales, interacciones bidireccionales y términos cuadráticos) para optimizar el R2 ajustado para generar el modelo.
¿Es posible comentar sobre la importancia del efecto A en el sistema X frente a la importancia del efecto A en el sistema Y en el porcentaje de recuperación? y si el efecto A tiene un mayor efecto positivo sobre el porcentaje de recuperación en el sistema X en comparación con el sistema Y (si el efecto B y C se mantienen constantes).
Sé que en Prediction Profiler está la función "Evaluar la importancia de las variables", pero no estaba seguro de si era apropiado usar esta función para comparar la importancia de las variables entre modelos para dos sistemas diferentes (incluso si los efectos son los mismos).
Gracias,
AnalíticaAnálisis y modelado de datos básicosRe: ¿Es posible comparar la importancia del efecto de un modelo entre modelos de diferentes sistemas?Por lo general, las diferentes respuestas medidas para cada ejecución de un experimento diseñado dependen de manera diferente de los cambios de factor. Ajustar cada respuesta por separado y seleccionar el mejor modelo por separado suele ser la mejor manera de explicar o predecir con precisión los efectos.
Puede definir un modelo común en la ventana de diálogo Ajustar modelo y luego seleccionar la opción Ajustar por separado antes de hacer clic en Ejecutar.
Re: ¿Es posible comparar la importancia del efecto de un modelo entre modelos de diferentes sistemas?Gracias por la respuesta. Solo para aclarar, si tuviera que crear modelos de cómo un conjunto de entradas influye en el % de recuperación en dos sistemas diferentes, entonces no sería posible comentar si uno de esos parámetros es más importante en un sistema que en otro. Por ejemplo, creé modelos independientes usando entradas AE tratando de predecir el % de recuperación en dos sistemas diferentes usando la función Ajustar modelo y la macro Superficie de respuesta para tener en cuenta los efectos de interacción. Luego, para el modelo de cada sistema, se eliminaron los efectos menos significativos (principal, interacción, etc.) para optimizar el R2. También utilicé la función "Evaluar la importancia de la variable" en Prediction Profiler y obtuve estas tablas.
Sistema 1:
Sistema 2:
¿Sería correcto decir que la variable D tiene un efecto más importante en la predicción del % de recuperación en el sistema 1 que en el sistema 2 porque el "efecto total" es mayor en el sistema 1 que en el sistema 2?
