Hallo Community,
Ich habe eine Frage zu einem Ergebnisvergleich zwischen den Ergebnissen eines Polynoms 2. Grades und einer Quadrattransformation. Um die Sache einfacher zu machen, habe ich einige Scheindaten erstellt, die ich dieser Nachricht anhängen werde. Hier unten ist ein Screenshot:
Für den polynomischen Ansatz habe ich es auf der Plattform „Modell anpassen“ gemacht und die Option „kein Achsenabschnitt“ aktiviert und außerdem „Polynome zentrieren“ in den Modellspezifikationsoptionen im roten Pfeil deaktiviert (die Option habe ich dank einer ähnlichen Diskussion entdeckt: Gelöst: Modell anpassen: Quadrattransformation vs. Polynom 2. Ordnung – JMP-Benutzercommunity ). Dann habe ich ein Modell von A als Funktion von B und B-Quadrat erstellt und das Modell dann gezwungen, nur A als Funktion von B-Quadrat zu sein. Und ich habe diese Ergebnisse exportiert.
Was den Ansatz der Quadrattransformation betrifft, habe ich gerade eine weitere Spalte („B Quadrat“ im Screenshot unten) mit B Quadrat erstellt. Die Ergebnisse sind nicht dieselben, wie Sie hier unten sehen können:
Wenn ich die Formeln öffne:
Vorhersageformel aus dem Fit-Modell-Ansatz:
Formel aus Spalte mit Quadrattransformation:
Wie man sieht, sind die Ergebnisse aufgrund des Multiplikationsfaktors „0,0129…“ beim Anpassungsmodellansatz nicht dieselben.
Können Sie mir bitte helfen zu verstehen, warum in der Fit-Modell-Plattform trotz meiner Bemühungen, ein Modell von A als Funktion des B-Quadrats zu erzwingen, immer ein multiplikativer Faktor in der Vorhersagegleichung vorhanden ist? Was steckt dahinter?
Danke.
Hallo @Julianveda : Ihre erste Formel (mit 0,0129) dient dazu, A als Funktion von B vorherzusagen (A = 0,0129 * B * B, basierend auf dem von Ihnen angegebenen Modell). Die andere Formel (B * 
ist nur B * B; sie sollten also nicht übereinstimmen.
Vielen Dank , @MRB3855 , ich verstehe, was Sie meinen. Ich war verwirrt, als ich die Funktionalität „Zentralpolynome“ aus der Diskussion in dem Link untersuchte, den ich geteilt habe.
