Come posso interpretare il grafico dell'interazione in base alla tabella dei test degli effetti?Sebbene la maggior parte delle fonti siano significative nelle stime dei parametri e nella tabella del test degli effetti, perché non si vedono intersezioni nel grafico delle interazioni?
Modellazione statistica avanzataProgettazione degli esperimentiR: Come posso interpretare il grafico dell'interazione in base alla tabella dei test degli effetti?Non hai fornito informazioni sufficienti come la provenienza dei tuoi dati (ad esempio, osservazione, sperimentazione) per fornire una ragione specifica, quindi ecco alcune cose da considerare. La significatività statistica nella tua tabella dipende da 2 cose: MS dei termini (fonte o modello) E errore MS (test F = MSfactors/MSerror). Se la stima dell'MSe è molto piccola (e non rappresentativa), allora tutto può essere "statisticamente significativo". Questa sarebbe la mia prima ipotesi. Come è stato stimato il tuo MSe? È una funzione di repliche randomizzate (ciò che gli statistici amano chiamare errore puro) o mancanza di adattamento (rimozione di termini insignificanti dal modello)? Come si confronta l'MSe con la variazione effettiva nel processo? Hai considerato la significatività pratica?
R: Come posso interpretare il grafico dell'interazione in base alla tabella dei test degli effetti?Ciao @Nimaxim . Difficile dirlo con certezza con le informazioni limitate che hai fornito. Ma, la mia ipotesi è la dimensione del campione. Se la dimensione del campione (errore df) è molto grande, anche effetti molto piccoli risultano "statisticamente significativi". Quindi, mentre le interazioni possono essere "statisticamente significative", le differenze (come mostrato dalle linee non parallele nei grafici) possono essere trascurabili. Questo fenomeno è talvolta chiamato "overpowered".
R: Come posso interpretare il grafico dell'interazione in base alla tabella dei test degli effetti?@statman , @MRB3855 Grazie per le risposte alla mia domanda. Infatti, questa analisi RSM utilizza una rete neurale per le risposte. I valori dei fattori si basano su dati reali del modello RFM. Allego alcuni dei risultati.
R: Come posso interpretare il grafico dell'interazione in base alla tabella dei test degli effetti?Ciao,
Grazie per aver postato un'immagine per contestualizzare, è davvero utile.
La tabella delle stime dei parametri è quella che troverai più utile. In base all'immagine del tuo profiler, sospetto che le interazioni siano significative, ma anche piccole. Inoltre, è probabile che tu abbia molte osservazioni dietro il tuo modello? Questo aiuterà a rendere significativi i piccoli effetti. Un gran numero di gradi di libertà può aumentare la sensibilità, ma anche aumentare la possibilità di falsi positivi.
Saluti,
-B
R: Come posso interpretare il grafico dell'interazione in base alla tabella dei test degli effetti?Ciao @Nimaxim : Tutte le cose menzionate negli altri post sono in gioco qui. Prima ho bisogno di ulteriori chiarimenti:
1. Gli input sono le varie X (quello che tu chiami "valori dei fattori")
2. La risposta Y deriva da un modello NN che è/è stato costruito sulla base di quelle stesse X (come nel punto 1 sopra)?
3. Quindi stai utilizzando una superficie di risposta/regressione multipla per modellare Y (che è l'output di un modello NN come nel punto 2 sopra) come una funzione delle stesse X (come nel punto 1 sopra)? Cioè, stai cercando di prevedere l'output di un modello NN con un modello di superficie di risposta/regressione multipla (6 effetti lineari, 6 effetti quadratici e 15 interazioni per costituire i 27 gradi di libertà del modello)?
Ho capito bene?
Se è così, i tuoi risultati non sono sorprendenti. Non c'è un errore puro (ad esempio, le repliche danno risultati identici), quindi l'unica fonte di errore è dovuta alla specificazione errata del modello (mancanza di adattamento). Prima di andare troppo avanti...perché lo fai?
