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Comparación de curvas de regresiónTengo dos conjuntos de datos con Y linealmente dependientes de X. Estoy tratando de determinar si los dos conjuntos de datos están en la misma línea o no.
He mirado literatura y hay 2 formas de hacer esto.
1. Compara las pendientes y ve si son iguales; luego compara las intersecciones y ve si son iguales. Usar la prueba t para determinar si las pendientes y las intersecciones son iguales. Si tanto las pendientes como las intersecciones son iguales, las rectas son coincidentes.

2. Cree un modelo único y con una variable ficticia (Z) donde Z = 1 para el primer conjunto de datos y Z = 0 para el segundo conjunto de datos. Lo que daría y = a + bX +cZ + dXZ. Donde a, b,c, d son coeficientes, X es la variable independiente y Z es la variable ficticia. Luego, realiza una prueba F parcial múltiple para determinar si las líneas coinciden comparando el modelo con los términos Z y XZ con el modelo sin esos términos.

¿Existe una manera sencilla de realizar cualquiera de estas pruebas con el software JMP?
Hasta ahora he ajustado un modelo con X, Z y XZ (con los polinomios centrales marcados). Si observamos las pruebas de efectos, Z tiene una relación F de 31 y Prob > F es <0,0001. El X*Z tiene una relación F de 0,3178 y Prob > F es 0,5765. Estoy usando un nivel de significancia de 0,05 con 21 y 18 grados de libertad para los 2 conjuntos de datos.Re: Comparación de curvas de regresiónCreo que estás en el camino correcto al utilizar el análisis de covarianza. Tu resultado indica que las pendientes no difieren significativamente (término XZ), pero los niveles ("intersección") difieren entre los dos conjuntos de datos (término Z).

En JMP no es necesario crear explícitamente una variable ficticia 0/1 para hacer esto. Puede simplemente tener una variable nominal con el nombre o ID de los dos conjuntos de datos.

Consulte el ejemplo en "Análisis de covarianza con pendientes separadas" en el Capítulo 12 del manual (Guía de gráficos estadísticos de JMP, página 250 para JMP 8)