如何計算 REML 和貝葉斯模型的變化？我正在進行 GRR 破壞性試驗研究。兩台儀器，每台儀器測量一組獨特的零件，每個零件測量 4 次。
程式如何找到設定的重複性和再現性？第一台儀器測量的平均值是1.493um，第二台儀器測量的平均值是1.484um。公差為0.2um。但是，根據REML，其重複性變化為13％，這個數字是從哪裡來的？
進階統計建模品質與工藝工程回覆：如何計算 REML 和貝葉斯模型的變化？您能否提供完整的數據表而不是一個重複的測量數據？
https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/?os=mac&source=application#page/jmp/variance-components.shtml
我相信您意識到，當使用破壞性（或改變性）測量系統時，您無法從數學上將產品變化與測量系統的重複性精度分開。有一些策略可以透過選擇研究樣本來使重複測量偏向測量誤差，這些樣本可能變化不大，但具體分配測量精度重複性是不可能的。
回覆：如何計算 REML 和貝葉斯模型的變化？REML 估計變異數分量； 13% 的重複性反映了儀器的差異。
看更多...有趣的貼文！我仍在學習貝葉斯模型背後的更深層次的統計數據，但這讓我想起在撲克牌桌上評估風險——機率總是發揮作用。就像
https://casinoveri.it/幫助根據真實標準評估可信賴的平台一樣，了解模型變化可以幫助您在研究（和賭博！）中做出更好的決策。
