線形モデルまたは非線形回帰モデルが変数に適合するかどうかをどのように知ることができますか?こんにちは、
私は最近、Coursera が提供する DOE コースを修了したばかりの JMP 初心者ユーザーです。しかし、プロジェクトで JMP を使用する必要があるため、JMP コミュニティ フォーラムを使用して回答を見つけようとしています。しかし、この場合、探している回答は見つかりませんでした。
3 つの変数と 2 つの中心点を持つ2 レベルの完全要因設計があります。2 回の反復を考慮したため、合計 20 回の実行となりました。DOE > クラシック > 完全要因設計でデータ テーブルを作成しました。データの分析には、分析 > モデルの適合、パーソナリティ: 標準最小二乗、重点: 効果スクリーニングを使用しました。目的は、変数が線形モデルに適合されているか、非線形モデルに適合されているかを知ることでした。Minitab では、「分散分析」を使用すると、「2 次項」が有意かどうかを示すと思います。JMP などのさまざまなマクロを試しましたが、私が知っているように、線形性または非線形性の兆候は示されませんでした。
JMP、バージョン 17.2.0 (701896)
データ テーブルと適合モデルのスクリーンショットを添付しました。
この件に関してご協力いただければ幸いです。
ありがとう、
ナフィセ
実験計画法Re: 線形モデルまたは非線形回帰モデルが変数に適合するかどうかをどのように知ることができますか?こんにちは、ビクター。
分かりやすいご説明ありがとうございます。
申し訳ありませんが、データ テーブルに関するスクリーンショットは間違っていました。ただし、.jmp ファイルは正しかったです。最初にデータ テーブルと分析の両方のファイルを添付しようとしましたが、添付できたのはデータ テーブルのみでした。そのため、データ テーブルに関する前のスクリーンショットは考慮しないでください。
Re: 線形モデルまたは非線形回帰モデルが変数に適合するかどうかをどのように知ることができますか?こんにちは@Nafis1991 、
わかりました。応答の値がかなり意味を成すようになり、結果を再現できるようになりました。これらの値と質問に基づいて、回帰モデルを検証する方法と注意すべき点について一般的に興味があるのではないかと思います。このトピックについてさらに深く掘り下げるための優れたリソースがあります。
モデルの適合性と仮定を確認するには、以下を参照してください。
前述のように、 不適合度検定は、モデルがデータに適合しているかどうかを評価するのに役立ちます。適合していない場合 (統計的に有意な p 値で示される)、これはモデルに項が欠落している可能性があること (高次の項、相互作用、または二次効果など)、または一部の項がモデルに誤って追加された可能性があることを示している可能性があります。
目的に応じて、モデルの信頼性と関連性を評価するのに役立つメトリックと統計がいくつかあります。モデルの統計的有意性 ( 分散分析 (jmp.com) )、適合度の概要 (R²、調整済み R²、RMSE を含む)、および他のプラットフォームからアクセス可能なその他の指標 (一般化回帰プラットフォームの情報基準など) などです。
"すべてのモデルは間違っている, しかし、いくつかは役に立つ「（ジョージEPボックス）」：
同様に適合するモデルが複数見つかる可能性があるので、ドメイン専門知識と統計を組み合わせて使用すると、最も興味深いモデルを比較して選択するのに役立ちます。説明のために、2 つの類似しているが異なるモデル (予測式をテーブルに追加) を示す 2 つのスクリプトをデータテーブルに保存しました。
- 「Sticking 2 の最小二乗面積を適合する [フル モデル]」: すべての項 (主効果、2 因子相互作用、および 1 つの 3 因子相互作用) を含むモデル。
- 「スティッキング 2 の最小二乗面積を適合 [縮小モデル 1]」: すべての主効果と 2 因子相互作用を含むモデル。3 因子相互作用はありません。
これら 2 つのモデルの結果は非常に似ていることがわかります。そのため、ドメインの専門知識を活用してモデルを整理したり、2 つのモデル (またはそれ以上) を引き続き使用したりすることができます。
この（長い）回答があなたの質問（そしておそらくそれ以上）に答えてくれることを願っています。
Re: 線形モデルまたは非線形回帰モデルが変数に適合するかどうかをどのように知ることができますか?こんにちは@Victor_G
このような完全な回答をいただき、本当にありがとうございます。本当に助かります。
ベスト、
ナフィセ
