Mancanza di test di adattamentoCiao a tutti. Ho una domanda relativa al Dipartimento dell'Energia (DOE).
Quando si esegue un test di mancanza di adattamento, come si dovrebbe calcolare il rapporto F? F=MS residuo /MS puro errore o
F=MS mancanza di adattamento/MS puro errore. L'idea è di confrontare l'errore del modello con l'errore sperimentale.
I risultati ottenuti con le due formule sono diversi? Quale risultato è più affidabile e quando è necessario utilizzare l'una o l'altra formula?
La prima formula fornisce un valore di f inferiore rispetto alla seconda formula per gli stessi dati.
Sarei grato se qualcuno potesse chiarire questo punto.
Cordiali saluti, Milen
Progettazione degli esperimentiOggetto: Mancanza di test di idoneitàCiao @DiscreteIbex427 ,
Benvenuto nella community!
Il rapporto F utilizzato nel test di mancanza di adattamento è il rapporto tra la media dei quadrati per la mancanza di adattamento e la media dei quadrati per l'errore puro, quindi la tua seconda opzione, vedi la Guida di JMP .
I residui di un modello sono la somma della mancanza di adattamento del modello (underfitting) e dell'errore puro (stimato tramite repliche), da qui la scelta della seconda formula, poiché si desidera confrontare le due fonti di errore tra loro. Non so quando o se la prima formula possa essere utilizzata, ma almeno non nel contesto della mancanza di adattamento. Poiché i residui = mancanza di adattamento + errore puro, mi aspetterei che la prima formula fornisca valori più alti, non più bassi.
Spero che questa risposta possa fare un po' di chiarezza,
Oggetto: Mancanza di test di idoneitàCiao Victor, grazie per il tuo tempo e per la risposta esaustiva.
Il motivo per cui si pone questa domanda è duplice:
- il libro di Vuchkov e Boyadzhieva, dove la questione è trattata nel capitolo 2, punti 2.3.4, pagina 56;
- l'articolo di Atasoy, in cui discute un metodo alternativo per calcolare il rapporto F quando si applica il test di mancanza di adattamento.
La mia idea è che, se qualcuno si è imbattuto in un caso simile, possa fornire una spiegazione su quando utilizzare le due formule e quale delle due offra risultati più affidabili.
Allego le due fonti citate.
Grazie ancora per la risposta.
Cordiali saluti, Milen
Oggetto: Mancanza di test di idoneitàNon ho letto a fondo gli articoli allegati, ma ciò che salta subito all'occhio nell'articolo di Atasoy, a meno che non stia interpretando male le sue parole, è l'uso di misure ripetute come stima dell'errore sperimentale? A mio modesto parere, questo è un modo errato di stimare gli errori casuali (o l'errore quadratico medio). La stima dovrebbe essere fatta tramite repliche randomizzate, non tramite misure ripetute. Le misure ripetute forniscono stime della variabilità all'interno del trattamento, mentre l'errore quadratico medio dovrebbe essere stimato in base agli errori tra i trattamenti.
Inoltre, se potessi fornire il contesto della tua domanda, potremmo essere in grado di interpretare meglio ciò che stai chiedendo. Ad esempio, la stima della "mancanza di adattamento" è stata dovuta alla riduzione del modello o a termini del modello assegnabili che sono stati inavvertitamente omessi?
