DSD를 분석하기 전에 충족해야 할 응답 데이터에 대한 가정이 있습니까?나는 방금 첫 번째 DSD 연구를 수행했으며, DSD 연구에서는 찾지/이해할 수 없었던 내부 작동 방식 중 일부를 이해하고 싶었습니다. 여기 JMP 매뉴얼이 있습니다.
- "Fit Definitive Screening" 스크립트로 분석하기 전에 충족해야 하는 응답 데이터와 관련된 가정이 있는지 알고 싶습니다. ANOVA 테스트를 실행하려면 데이터가 정규적인지 확인해야 하는데, 데이터를 분석하기 전에 충족해야 할 유사한 가정이 있는지 궁금하기 때문에 이렇게 묻는 것입니다.
- "확정 선별 적합성" 스크립트가 다음을 표시하는 이유는 무엇입니까? 주효과 잔차 그림 단순한 주효과 도표(2요인 설계에서 흔히 볼 수 있는)가 아닌가요? 게다가 위 링크에서 언급한 것처럼 왜 그런지는 저도 잘 모르겠습니다." 수준에 따라 잔차가 다른 요인은 중요한 주효과를 나타냅니다."
- 스크립트에 상호작용 플롯이 표시되지 않는 이유는 무엇입니까? 이것이 DSD의 구조와 관련이 있습니까?
실험 설계Re: DSD를 분석하기 전에 충족해야 할 응답 데이터에 대한 가정이 있습니까?몇 가지 설명:
1. DOE에서는 반응 변수의 정규성에 대한 가정이 없으며 ANOVA를 사용하기 위한 정규성에 대한 가정도 없습니다.실제로 ANOVA는 분포 이상에 대해 상당히 강력합니다.정량 분석에 대한 가정은 정규 분포와 독립 분포를 따릅니다. 잔차 평균은 0이고 분산은 일정합니다(NID(o,variance)).
2. 잔차 그림은 모델 문제를 식별하는 데 매우 유용합니다.예측 프로파일러는 주효과 도표를 위해 찾고 있는 것입니다. 잔차가 한 수준에서 다른 수준과 상당히 다른 경우 이는 요인이 영향을 미친다는 의미일 수 있습니다.
3. 상호작용 도표를 얻으려면 모델에 상호작용이 있는지 확인해야 합니다(2단계).
Re: DSD를 분석하기 전에 충족해야 할 응답 데이터에 대한 가정이 있습니까?2번 항목에서 다음 진술을 설명해 주시겠습니까? 잔차가 한 수준에서 다른 수준과 크게 다른 경우 요인이 영향을 미친다는 의미일 수 있습니까?" 나는 이것을 이해할 수 없다. 이는 이 그래프의 잔차가 특정 반응 대 요인에 대해 생성된 선, 즉 모델이라는 것을 의미합니까?
Re: DSD를 분석하기 전에 충족해야 할 응답 데이터에 대한 가정이 있습니까?이는 요인이 반응의 평균에 어떤 영향을 미치는지 관계없이 반응의 분산에 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 이 결과는 분산이 반응 수준과 무관하다고 가정하는 최소 제곱 모델을 위반하는 것입니다. 분산은 모든 X에 대해 상수 값으로 추정됩니다.
