異なるシステムのモデル間でモデル効果の重要性を比較することは可能ですか?やあ、
私は JMP と統計についてはまったくの初心者です。 さまざまなシステム (X、Y、Z) にわたる回復率の A、B、C の影響をモデル化しようとしています。 [分析] -> [モデルの適合] 機能を使用し、応答曲面マクロを使用してモデル効果を生成しています。 A、B、C をそれぞれのメイン モデル エフェクトとして使用するために、X、Y、Z ごとにモデルを生成しています。 次に、モデル効果 (主効果、双方向交互作用、二次項) を削除して、調整された R2 を最適化してモデルを生成します。
回収率に対するシステム X の効果 A の重要性とシステム Y の効果 A の重要性についてコメントすることはできますか?そして、効果 A がシステム Y と比較してシステム X の回収率に対してより大きなプラスの効果を持っている場合 (効果 B と C が一定に保たれている場合)。
予測プロファイラーの下に「変数の重要性の評価」機能があることは知っていますが、この機能を使用して 2 つの異なるシステムのモデル間で変数の重要性を比較するのが適切かどうかはわかりませんでした (たとえ効果が同じであっても)。
ありがとう、
分析基本的なデータ分析とモデリングRe: 異なるシステムのモデル間でモデル効果の重要性を比較することは可能ですか?一般に、計画された実験の実行ごとに測定されるさまざまな応答は、因子の変化に応じて異なります。 多くの場合、各応答を個別にフィッティングし、最適なモデルを個別に選択することが、効果を正確に説明または予測するための最良の方法です。
[モデルのフィット] ダイアログ ウィンドウで共通モデルを定義し、[実行] をクリックする前に [個別にフィット] オプションを選択できます。
Re: 異なるシステムのモデル間でモデル効果の重要性を比較することは可能ですか?ご返信ありがとうございます。 明確にするために、一連の入力が 2 つの異なるシステムで回収率にどのように影響するかのモデルを作成する場合、それらのパラメーターの 1 つが、あるシステムで別のシステムよりも重要であるかどうかについてコメントすることはできません。 たとえば、入力 AE を使用して独立したモデルを作成し、モデルの適合関数と応答曲面マクロを使用して相互作用効果を考慮した 2 つの異なるシステムでの回復率を予測しようとしました。 次に、各システムのモデルについて、最も重要でない効果 (メイン、相互作用など) が削除され、R2 が最適化されます。 また、予測プロファイラーの「変数の重要性の評価」機能を使用して、これらのテーブルを取得しました。
システム 1:
システム 2:
「合計効果」はシステム 2 よりもシステム 1 の方が大きいため、変数 D はシステム 2 よりもシステム 1 の回収率の予測においてより重要な効果を持っていると言うのは正確でしょうか?
