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Confronto delle curve di regressioneHo due serie di dati con Y che dipendono linearmente da X. Sto cercando di determinare se i due set di dati sono sulla stessa riga o meno.
Ho esaminato la letteratura e ci sono 2 modi per farlo.
1. Confronta le pendenze e vedi se sono uguali; poi confronta le intercettazioni e vedi se sono uguali. Utilizzo del test t per determinare se le pendenze e le intercettazioni sono uguali. Se sia le pendenze che le intercetta sono uguali le rette sono coincidenti.

2. Crea un modello singolo e con una variabile fittizia (Z) dove Z = 1 per il primo set di dati e Z = 0 per il secondo set di dati. Il che darebbe y = a + bX +cZ + dXZ. Dove a, b, c, d sono coefficienti, X è la variabile indipendente e Z è la variabile dummy. Si esegue quindi un test F parziale multiplo per determinare se le linee sono coincidenti confrontando il modello con i termini Z e XZ con il modello senza tali termini.

Esiste un modo semplice per eseguire uno di questi test con il software JMP?
Finora ho adattato un modello con X, Z e XZ (con i polinomi centrali controllati). Osservando i test sugli effetti, Z ha un rapporto F di 31 e Prob > F è <0,0001. X*Z ha un rapporto F di 0,3178 e Prob > F è 0,5765. Sto utilizzando il livello di significatività 0,05 con 21 e 18 gradi di libertà per i 2 set di dati.Re: Confronto delle curve di regressionePenso che tu sia sulla strada giusta usando Analysis of Covariance. Il tuo risultato indica che le pendenze non differiscono in modo significativo (termine XZ) ma i livelli ("intercetta") differiscono tra i due set di dati (termine Z).

In JMP non è necessario creare esplicitamente una variabile fittizia 0/1 per fare ciò. È possibile avere semplicemente una variabile nominale con il nome o l'ID dei due set di dati.

Vedere l'esempio in "Analisi della covarianza con pendenze separate" nel capitolo 12 del manuale (JMP Stat Graph Guide, pagina 250 per JMP 8)