適合度不足の誤差と分散分析実験の設計と分析の問題を扱うときに、疑問に遭遇しました。これは、4 つの中心点を持つ 2 レベルの完全実施要因設計です。私の意見では、適合不足のエラーは分析のエラーと同じです。しかし、このレポートでは同じ結果は得られません。関連データと分析レポートは次のとおりです。
そしてこの本の解答集に解答が載っています
同じ結果は得られない
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング実験計画法適合性の欠如の誤差と分散分析について本当にありがとうございます。あなたの言いたいことは理解しました。
適合性の欠如の誤差と分散分析についてJMP の結果は、1 つの大きな違いを除いて、通常、本の結果と一致します。効果とモデル全体のすべてのテストで、JMP は合計誤差 (純粋誤差と不適合誤差を合わせた値) を使用します。本の結果は、テストに純粋誤差のみを使用しているようです。つまり、JMP はすべての F テストで本とは異なる分母を使用しており、これによりすべての有意性テスト/p 値が変わります。そのため、すべての平方和が一致しているようです。本の曲率線は、JMP の不適合線と一致します。
どちらが正しいかは意見の問題です。ほとんどのアナリストはテストに合計誤差を使用すると思います。なぜでしょうか? 適合度の大幅な低下がある場合、合計誤差項は本来よりも大きくなる可能性が高く、有意な効果が少なくなります。適合度の大幅な低下を取り除き、より優れたモデルを得て、より有意な項を「確認」する必要があります。
適合の欠如が重要でない場合 (この場合のように)、適合の欠如の二乗和は単なるランダム ノイズであり、合計誤差ラインに大きな影響を与えないため、合計誤差は依然として有効です (したがって、結論は重要ではありません)。
これがお役に立てば幸いです。質問を誤解していた場合は、さらにサポートできるよう明確にしてください。
適合性の欠如の誤差と分散分析について効果テストの結果には同じ疑問があります。適合性の欠如と分散分析の間の純粋な誤差の違いにより、F値は標準的な答えよりも比較的大きくなります。モデルにさまざまな用語を追加しようとしましたが、まだ機能しません。
用語選択段階で何か問題がありますか?
適合性の欠如の誤差と分散分析についてオープンエフェクトテスト
