Calcul du ratio F avant l'entrée en vertu de la règle de combinaisonDans la régression pas à pas utilisant la règle de combinaison ,
Pourriez-vous s'il vous plaît m'aider à comprendre comment le ratio F pour l'effet enfant (matériau B–C) est calculé avant d'entrer dans le modèle ?
Dans mes résultats, cette valeur est F = 0,103779 (comme indiqué dans la capture d'écran).
Il ne semble pas correspondre au rapport F qui correspondrait à la plus grande des deux valeurs p mentionnées dans la documentation JMP —
c'est-à-dire la probabilité conjointe (parent + enfant) et la probabilité conditionnelle de l'enfant étant donné le parent ,
ce qui dans mon cas correspondrait à F = 0,1042 .
J'apprécierais vraiment toute clarification sur la manière dont JMP calcule ce ratio F avant l'entrée dans le cadre de la règle Combine.
JMP PRO 17.1.0
Analyse et modélisation des données de baseRe: Calcul du ratio F avant l'entrée en vertu de la règle combinéeSalut @heureux : Je lis la section « Combiner » ici :
https://www.jmp.com/support/help/en/19.0/index.shtml#page/jmp/stepwise-regression-control-panel.shtml
« Calcule les p-valeurs de deux tests distincts lors de l'évaluation de l'inclusion d'un terme ayant des précédents. La première p-valeur, p1, est calculée en regroupant le terme avec ses précédents et en testant la probabilité d'inclusion du groupe par un test F conjoint. La seconde p-valeur, p2, résulte du test de la probabilité d'inclusion du terme après l'inclusion des précédents dans le modèle. La probabilité d'inclusion finale du terme ayant des précédents est égale à max(p1, p2). Dans les deux cas, si un terme ayant des précédents est ajouté au modèle, les précédents sont également inclus. »
Il semble que ce qui se passe dans votre cas soit le suivant. En utilisant la notation ci-dessus, p1 = 0,75127. Il s'agit du test F conjoint.
Une fois intégrée au modèle, cette valeur est conditionnée par l'autre terme du modèle. Sa valeur p est de 0,75103, soit p2 dans l'explication précédente.
