Hallo,
Ich bin ziemlich neu in JMP und Statistik. Ich versuche, die Auswirkungen von A, B und C der prozentualen Wiederherstellung über verschiedene Systeme (X, Y und Z) hinweg zu modellieren. Ich verwende die Funktion „Analysieren“ -> „Modell anpassen“ und das Antwortflächenmakro, um die Modelleffekte zu generieren. Ich erstelle Modelle für jedes X, Y und Z, um A, B und C jeweils als Hauptmodelleffekte zu verwenden. Dann entferne ich die Modelleffekte (Haupteffekte, bidirektionale Interaktionen und quadratische Terme), um das angepasste R2 für die Generierung des Modells zu optimieren.
Ist es möglich, die Bedeutung von Effekt A in System X im Vergleich zur Bedeutung von Effekt A in System Y für die prozentuale Wiederherstellung zu kommentieren? und wenn Effekt A einen größeren positiven Effekt auf die prozentuale Erholung in System X im Vergleich zu System Y hat (wenn Effekt B und C konstant gehalten werden).
Ich weiß, dass es im Prediction Profiler die Funktion „Variablenbedeutung bewerten“ gibt, aber ich war mir nicht sicher, ob es angemessen wäre, diese Funktion zu verwenden, um die Variablenbedeutung modellübergreifend für zwei verschiedene Systeme zu vergleichen (auch wenn die Auswirkungen gleich sind).
Danke,
