Ecuación de predicción para factores elegidos al azarHola:
Tengo tres factores, dos de los cuales son tres factores de nivel y uno tiene dos niveles. Los tres factores son continuos.
Mientras analizaba los factores, activé los efectos aleatorios para los tres factores. He pegado la captura de pantalla del análisis a continuación. Tengo algunas preguntas basadas en esto como se menciona a continuación:
P1) ¿Cómo eliminar las variables del modelo como lo hacemos generalmente en el análisis de efectos fijos? ¿Se me pedirá que ejecute el análisis desde el principio cada vez que necesite eliminar la variable?
P2) ¿Cómo hacer la ecuación de regresión para esto? ¿Simplemente sumo/resto el término BLUP (predicción de efectos aleatorios) a la intersección?
Tu ayuda es altamente apreciada.
Diseño de experimentosRe: Ecuación de predicción para factores elegidos al azarSe agradece cualquier ayuda.
Re: Ecuación de predicción para factores elegidos al azarHola @VarunK ,
No entiendo por qué cambiaste todos tus factores continuos como efectos aleatorios.
La decisión de tener efectos fijos o aleatorios se conoce antes del análisis, dependiendo de cómo se consideren estos factores, y suele ser el caso de factores categóricos (máquina A, B, C u operador 1, 2, 3...) o de bloqueo. factores (parcelas enteras 1,2,3, y subparcelas 1,2,3, día de la semana,...).
Quizás esta discusión te ayude a comprender cómo debes tratar tus factores: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Random-vs-Fixed-Blocking-Factor-in-DOE/mp/461743/highlight/true#M70664
También la Ayuda de JMP sobre Modelo Mixto puede ayudarte: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/mixed-models-and-random-effect-models.shtml
Para responder tu pregunta :
- No existe una forma automática de eliminar términos de un modelo mixto, pero puede usar un modelo de mínimos cuadrados estándar con efectos fijos y aleatorios para poder eliminar efectos fijos (agregue todos los efectos y luego seleccione los efectos que deben ser aleatorios). haga clic en "Atributos" y seleccione "Efecto aleatorio").
De lo contrario, primero debe lanzar el modelo mixto con el modelo completo asumido y, dependiendo de los resultados (valores p individuales para los términos del modelo, criterios de información AICc y BIC del modelo, RMSE, ...), puede lance un modelo refinado con la misma plataforma eliminando algunos términos en el panel de diálogo de inicio de Ajustar modelo.
- Como solo tienes tu intersección como efectos fijos, solo mostrarás la intersección en la ecuación. Sin embargo, puede mostrar el Generador de perfiles y luego hacer clic en el triángulo rojo y hacer clic en "Predicciones condicionales", lo que le ayudará a ver cómo varía la respuesta según los efectos fijos y aleatorios.
Le sugiero que lea más sobre las diferencias entre efectos fijos y aleatorios, ya que le ayudará a comprender cómo afecta esto al modelo, la diferencia en la estimación de efectos y la ecuación de predicción que le gustaría ver.
Re: Ecuación de predicción para factores elegidos al azarGracias por tu respuesta, Víctor.
Estaba tratando de comprender el efecto del efecto aleatorio versus el efecto fijo en la ecuación de regresión.
Además, estoy un poco confundido sobre si mis factores serían fijos o aleatorios.
Mi variable de diseño podría haber sido cualquier valor entre 2 y 7 (y de manera similar para otros factores), elegí 2, 4,5 y 7.
Podría haber elegido cualquier otro nivel también. ¿Se puede considerar esto como un efecto aleatorio?
Además, si tenemos un factor con efecto aleatorio, ¿no podemos tener una ecuación de predicción?
Tu ayuda es altamente apreciada.
Re: Ecuación de predicción para factores elegidos al azarHola @VarunK ,
Los efectos fijos tienen un impacto en la media (intersección), mientras que los efectos aleatorios tienen un impacto en el error aleatorio (varianza).
Puedes leer esta sección para aprender más sobre Modelos de efectos aleatorios.
Ejemplo de estimación de parámetros de efectos aleatorios (jmp.com)
Los niveles que hayas elegido para tu factor no implican que sea un efecto aleatorio o fijo. Depende del modelo que supusiste a priori:
- Si tiene supuestos efectos principales (y posibles interacciones de 2 factores), entonces solo necesita 2 niveles para estimar estos coeficientes de efectos.
- Si también tiene supuestos efectos cuadráticos, entonces necesita 3 niveles para estimar la posible curvatura.
Sugiero leer la documentación de ayuda de JMP sobre modelos mixtos y efectos aleatorios, bloqueo en DoE, así como buscar en esta comunidad, podrás aprender más al respecto.
Re: Ecuación de predicción para factores elegidos al azarGracias Víctor:
Perdón por no plantear la pregunta con suficiente claridad.
Sé de los niveles, pero con mi declaración " Mi variable de diseño podría haber sido cualquier valor entre 2 y 7 (y de manera similar para otros factores), elegí 2, 4,5 y 7. "Lo que quise decir es que podría haber elegido 3,5,7 o 2,4,6, etc.
Sé que, si es posible, debería ser mínimo, máximo y central para tres niveles (límites de espacio de diseño de factores), pero si lo considero una afirmación más generalizada y digo que mis niveles de factores tienen un rango amplio (por ejemplo, 1-100) y elija 5,25,45 o 30,60,90 o cualquier otra combinación, se considerará aleatoria o fija.
Gracias de nuevo por tu tiempo.
Re: Ecuación de predicción para factores elegidos al azarAlgunas aclaraciones sobre los niveles: tienes la posibilidad de cambiar los niveles manualmente en tu diseño, pero este cambio manual seguramente resultará en un diseño menos óptimo.
La elección de niveles se selecciona según los tipos de factores, los rangos y el modelo asumido: para los efectos e interacciones principales, por ejemplo, solo necesita el mínimo y el máximo de sus rangos de factores continuos. Si necesita efectos cuadráticos, necesita un punto medio para estimar la curvatura, etc.
El hecho de que tengas un número infinito de valores posibles en el rango de un factor continuo no lo hace fijo o aleatorio.
En pocas palabras, si este factor puede cambiar la media de la respuesta y puede cambiarse/repetirse de forma reproducible, entonces es un efecto fijo (sin importar los niveles utilizados en el diseño).
Si este factor debe tenerse en cuenta para la varianza de la respuesta (diferente variabilidad en la respuesta para diferentes operadores, equipos, parcelas de terreno, ...) y solo representa un subconjunto/muestra de valores posibles de una población, entonces este factor puede considerarse como un efecto aleatorio.
Es un resumen muy aproximado, pero esperamos que comprenda la diferencia y cree un modelo más sensato/razonable.
Espero que esto aclare un poco el tema.
Re: Ecuación de predicción para factores elegidos al azarGracias Víctor por guiarme.
Esto me ayudó a comprender qué es un factor fijo y un factor aleatorio.
Atentamente,
Varun Katiyar
