Als JMP-Anwender auf Einsteigerniveau, aber mit ein wenig Statistikwissen, stieß ich auf ein Problem, als ich versuchte, mithilfe der Plattform für schrittweise Anpassung ein Regressionsmodell für meinen DoE-Datensatz zu entwickeln.
Ich habe das JMP-Hilfebuch gelesen und verstehe, wie die kombinierte Regel auf die p-Wert-basierte schrittweise Regression angewendet wird (ein gemeinsamer F-Test und ein weiterer partieller F-Test des Interaktionseffekts, wenn vorangegangene Haupteffekte hinzugefügt werden). Ich bin jedoch etwas verwirrt, wenn ich dieses Verständnis auf die AICc- oder BIC-Kriterien übertrage. Mir ist aufgefallen, dass mein AICc-kombiniertes Modell und mein AICc-Modell ohne Regel unterschiedlich sind.
Daher lautet meine Frage: Wenn ich AICc auswähle und Regeln kombiniere. Wie funktioniert die schrittweise Regression? Führt sie immer noch eine gemeinsame Addition durch (sagen wir einen Interaktionseffekt und 2 zugehörige Haupteffekte) und berechnet AICc? Außerdem wird auch ein weiterer AICc berechnet, indem nur der Interaktionseffekt hinzugefügt wird. Wie wird dann der AICc-Vergleich durchgeführt?
Ich hoffe, meine Beschreibung ist klar und deutlich. Lassen Sie es mich gerne wissen, wenn weitere Erläuterungen erforderlich sind.
Am besten
Yun
