Reduzierung eines Modells auf nur ein oder zwei TermeHallo zusammen,
Ich analysiere derzeit ein halbfaktorielles Design mit 4 Faktoren. Mein Pareto-Diagramm zeigt, dass nur ein oder zwei Haupteffekte für bestimmte Antworten signifikant sind. Wäre es akzeptabel, die verbleibenden unbedeutenden Haupteffekte und Interaktionsterme aus dem Modell zu entfernen?
Ich habe dies getestet, indem ich das Modell wie oben beschrieben reduziert habe. R2 und angepasstes R2 liegen nahe beieinander (0,68 vs. 0,63), also nicht fantastisch. Ich denke jedoch nicht, dass ich die unbedeutenden Terme hinzufügen und das Risiko eingehen sollte, das Modell zu überanzupassen. Kann mir jemand einen Rat geben?
Danke
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Reduzierung eines Modells auf nur ein oder zwei TermeOhne die anderen Diagnoseinformationen oder das tatsächliche Ergebnis Ihres Experiments zu sehen, ist es schwierig, einen spezifischen Ratschlag zu geben. Davon abgesehen wäre es normalerweise angebracht, unbedeutende Terme aus dem Modell zu entfernen. Sind die Ergebnisse sinnvoll? Sind die Faktoren praktisch signifikant? Wie schneiden die Ergebnisse im Vergleich zu Ihren Vorhersagen ab? Wie stark hat sich das R-Quadrat-Adj geändert, als Sie die Terme entfernt haben? Wie sehen die Residuen aus? Hebeldiagramme? Was ist mit dem RMSE passiert?
