der Fehler der fehlenden Anpassung und der Varianzanalyseich stoße auf eine Frage, wenn ich mich mit den Problemen bei der Versuchsplanung und -analyse befasse. Dies ist eine zweistufige vollfaktorielle Versuchsplanung mit 4 Mittelpunkten. Meiner Meinung nach ist der Fehler aufgrund fehlender Anpassung der gleiche wie der Fehler bei der Analyse. In diesem Bericht erhalte ich jedoch nicht dasselbe Ergebnis. Hier sind die relativen Daten und der Analysebericht:
und hier ist die Lösung im Lösungshandbuch dieses Buches
ich kann nicht das gleiche Ergebnis erzielen
Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungVersuchsplanungBetreff: Der Fehler der fehlenden Anpassung und der Varianzanalysevielen Dank, ich verstehe, was Sie meinen.
Betreff: Der Fehler der fehlenden Anpassung und der VarianzanalyseDie JMP-Ergebnisse stimmen normalerweise mit den Ergebnissen im Buch überein, allerdings mit einer wesentlichen Änderung. Für alle Tests der Effekte und des Gesamtmodells verwendet JMP den Gesamtfehler (der sich aus reinem Fehler UND fehlendem Anpassungsfehler zusammensetzt). Die Ergebnisse im Buch scheinen nur den reinen Fehler für die Tests zu verwenden. Das bedeutet, dass JMP bei allen F-Tests einen anderen Nenner als im Buch verwendet, was alle Signifikanztests/p-Werte ändert. Daher scheinen alle Summen der Quadrate zu stimmen. Die Krümmungslinie aus dem Buch stimmt mit der Linie für fehlende Anpassung von JMP überein.
Was richtig ist, ist Ansichtssache. Ich denke, die meisten Analysten würden den Gesamtfehler zum Testen verwenden. Warum? Wenn es einen signifikanten Mangel an Anpassung gibt, ist Ihr Gesamtfehlerterm wahrscheinlich größer als er sein sollte, was zu weniger signifikanten Effekten führt. Sie sollten den Mangel an Anpassung beseitigen, um ein besseres Modell zu erhalten und mehr signifikante Terme zu „sehen“.
Wenn die mangelnde Anpassung NICHT signifikant ist (wie in diesem Fall), funktioniert der Gesamtfehler dennoch gut, da die Summe der Quadrate der mangelnden Anpassung nur zufälliges Rauschen ist und die Gesamtfehlerlinie nicht signifikant beeinflusst (daher die Schlussfolgerung: nicht signifikant).
Ich hoffe, das hilft. Wenn ich die Frage falsch verstanden habe, klären Sie sie bitte, damit wir weiterhelfen können.
Betreff: Der Fehler der fehlenden Anpassung und der VarianzanalyseDas Ergebnis des Effekttests wirft die gleiche Frage auf. Aufgrund des Unterschieds des reinen Fehlers zwischen fehlender Anpassung und Varianzanalyse ist der F-Wert relativ größer als die Standardantwort. Ich habe versucht, meinem Modell verschiedene Begriffe hinzuzufügen, aber es funktioniert immer noch nicht.
gibt es bei der Auswahl der Begriffe Probleme?
Betreff: Der Fehler der fehlenden Anpassung und der VarianzanalyseOffener Effekttest
