Ist es möglich, die Bedeutung eines Modelleffekts über Modelle verschiedener Systeme hinweg zu vergleichen?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,
AnalytikGrundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Ist es möglich, die Bedeutung eines Modelleffekts über Modelle verschiedener Systeme hinweg zu vergleichen?Im Allgemeinen hängen unterschiedliche Reaktionen, die für jeden Lauf eines geplanten Experiments gemessen werden, unterschiedlich von den Faktoränderungen ab. Die separate Anpassung jeder Antwort und die separate Auswahl des besten Modells ist oft die beste Möglichkeit, die Auswirkungen genau zu erklären oder vorherzusagen.
Sie können im Dialogfenster „Modell anpassen“ ein gemeinsames Modell definieren und dann die Option „Separat anpassen“ auswählen, bevor Sie auf „Ausführen“ klicken.
Betreff: Ist es möglich, die Bedeutung eines Modelleffekts über Modelle verschiedener Systeme hinweg zu vergleichen?Danke für die Antwort. Nur um es klarzustellen: Wenn ich Modelle erstellen würde, wie eine Reihe von Eingaben die prozentuale Wiederherstellung in zwei verschiedenen Systemen beeinflusst, wäre es dann nicht möglich zu kommentieren, ob einer dieser Parameter in einem System wichtiger ist als in einem anderen? Beispielsweise habe ich mithilfe der Eingaben AE unabhängige Modelle erstellt und versucht, mithilfe der Funktion „Modell anpassen“ und des Makros „Reaktionsfläche“ die prozentuale Wiederherstellung in zwei verschiedenen Systemen vorherzusagen, um Interaktionseffekte zu berücksichtigen. Anschließend wurden für das Modell jedes Systems die am wenigsten signifikanten Effekte (Haupt-, Interaktionseffekte usw.) entfernt, um R2 zu optimieren. Ich habe auch die Funktion „Variablenbedeutung bewerten“ unter Prediction Profiler verwendet und diese Tabellen erhalten.
System 1:
System 2:
Wäre es richtig zu sagen, dass Variable D einen wichtigeren Einfluss auf die Vorhersage der prozentualen Erholung in System 1 hat als in System 2, weil der „Gesamteffekt“ in System 1 größer ist als in System 2?
