l'errore di mancanza di adattamento e l'analisi della varianzami sono imbattuto in una domanda quando ho affrontato i problemi di progettazione e analisi degli esperimenti. Questo è un disegno fattoriale completo a due livelli con 4 punti centrali. A mio parere, l'errore nella mancanza di adattamento è lo stesso dell'errore nell'analisi. Ma non ottengo lo stesso risultato in questo rapporto. Ecco i dati relativi e il rapporto di analisi:
ed ecco la soluzione nel manuale di soluzioni di questo libro
non riesco ad ottenere lo stesso risultato
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseProgettazione degli esperimentiRe: l'errore di mancanza di adattamento e l'analisi della varianzaGrazie mille, ho capito il tuo punto di vista.
Re: l'errore di mancanza di adattamento e l'analisi della varianzaI risultati di JMP in genere corrispondono ai risultati del libro con una modifica importante. Per tutti i test degli effetti e del modello intero, JMP utilizzerà l'errore totale (che è errore puro E errore di mancanza di adattamento insieme). I risultati del libro sembrano utilizzare solo l'errore puro per i test. Ciò significa che JMP sta utilizzando un denominatore diverso dal libro su tutti i test F, il che modifica tutti i test di significatività/valori p. Quindi tutte le somme dei quadrati sembrano corrispondere. La linea di curvatura del libro corrisponde alla linea di mancanza di adattamento di JMP.
Quale sia corretto è una questione di opinione. Penso che la maggior parte degli analisti userebbe l'errore totale per il test. Perché? Se c'è una significativa mancanza di adattamento, allora il termine di errore totale è probabilmente più grande di quanto dovrebbe essere, portando a meno effetti significativi. Dovresti rimuovere la mancanza di adattamento per ottenere un modello migliore e "vedere" termini più significativi.
Se la mancanza di adattamento NON è significativa (come in questo caso), allora l'errore totale funziona comunque bene perché la somma dei quadrati della mancanza di adattamento è solo un rumore casuale e non ha un impatto significativo sulla retta dell'errore totale (da qui la conclusione: non significativo).
Spero che questo aiuti. Se ho frainteso la domanda, per favore chiariscila in modo che possiamo aiutarti ulteriormente.
Re: l'errore di mancanza di adattamento e l'analisi della varianzail risultato del test dell'effetto pone la stessa domanda. A causa della differenza di errore puro tra la mancanza di adattamento e l'analisi della varianza, il valore F è relativamente grande rispetto alla risposta standard. Ho provato ad aggiungere termini diversi nel mio modello, ma non funziona ancora.
ci sono problemi nella fase dei termini scelti?
Re: l'errore di mancanza di adattamento e l'analisi della varianzaTest effetti aperti
