モデルを1～2項に縮小するみなさんこんにちは
現在、4 因子半要因設計を分析しています。パレート図では、特定の応答に対する主効果は 1 ～ 2 つだけであると示されています。残りの重要でない主効果と相互作用項をモデルから削除しても問題ありませんか?
私は、上記のようにモデルを縮小してこれを試してみました。R2 と調整済み R2 は近い (0.68 対 0.63) ので、素晴らしいとは言えません。ただし、重要でない項を追加してモデルを過剰適合させるリスクを冒すべきではないと思います。どなたかアドバイスをいただけませんか?
ありがとう
基本的なデータ分析とモデリングRe: モデルを 1 ～ 2 項のみに縮小する他の診断情報や実験の実際の出力を見ないと、具体的なアドバイスをすることは困難です。そうは言っても、通常はモデルから重要でない項を削除するのが適切です。結果は理にかなっていますか? 要因は実質的に重要ですか? 結果は予測とどのように比較されますか? 項を削除したときに R 平方調整はどの程度変化しましたか? 残差はどのようになっていますか? レバレッジ プロットは? RMSE はどうなりましたか?
