l'erreur de manque d'ajustement et d'analyse de la varianceje rencontre une question lorsque je traite des problèmes de conception et d'analyse d'expériences. Il s'agit d'un plan factoriel complet à deux niveaux avec 4 points centraux. À mon avis, l'erreur de manque d'ajustement est la même que l'erreur d'analyse. Mais je n'obtiens pas le même résultat dans ce rapport. Voici les données relatives et le rapport d'analyse :
et voici la solution dans le manuel de solutions de ce livre
je ne peux pas obtenir le même résultat
Modélisation statistique avancéeAnalyse et modélisation de données de basePlan d'expériencesRé: l'erreur de manque d'ajustement et d'analyse de la varianceMerci beaucoup, je comprends ton point de vue.
Ré: l'erreur de manque d'ajustement et d'analyse de la varianceLes résultats de JMP correspondent généralement aux résultats du livre avec un changement majeur. Pour tous les tests des effets et du modèle complet, JMP utilisera l'erreur totale (qui est l'erreur pure ET l'erreur de manque d'ajustement ensemble). Les résultats du livre semblent n'utiliser que l'erreur pure pour les tests. Cela signifie que JMP utilise un dénominateur différent de celui du livre pour tous les tests F, ce qui modifie tous les tests de signification/valeurs p. Ainsi, toutes les sommes des carrés semblent correspondre. La ligne de courbure du livre correspond à la ligne de manque d'ajustement de JMP.
La question de savoir quelle valeur est correcte est une question d'opinion. Je pense que la plupart des analystes utiliseraient l'erreur totale pour les tests. Pourquoi ? S'il y a un manque d'ajustement significatif, alors votre terme d'erreur totale est probablement plus grand qu'il ne devrait l'être, ce qui entraîne moins d'effets significatifs. Vous devez supprimer le manque d'ajustement pour obtenir un meilleur modèle et « voir » des termes plus significatifs.
Si le manque d'ajustement n'est PAS significatif (comme dans ce cas), alors l'erreur totale fonctionne toujours bien car la somme des carrés du manque d'ajustement n'est qu'un bruit aléatoire et n'a pas d'impact significatif sur la ligne d'erreur totale (d'où la conclusion, non significative).
J'espère que cela vous aidera. Si j'ai mal compris la question, veuillez clarifier afin que nous puissions vous aider davantage.
Ré: l'erreur de manque d'ajustement et d'analyse de la variancele résultat du test d'effet a la même question. En raison de la différence d'erreur pure entre le manque d'ajustement et l'analyse de la variance, la valeur F est relativement grande que la réponse standard. J'ai essayé d'ajouter différents termes dans mon modèle et cela ne fonctionne toujours pas.
Y a-t-il des problèmes dans l'étape des termes choisis ?
Ré: l'erreur de manque d'ajustement et d'analyse de la varianceTest d'effets ouverts
