Prueba de falta de ajusteHola a todos. Tengo una pregunta relacionada con el DOE.
Al realizar una prueba de falta de ajuste, ¿cómo se debe calcular la razón F? F = MS residual / MS error puro o
F=MS falta de ajuste/MS error puro. La idea es comparar el error del modelo con el error experimental.
¿Son diferentes los resultados obtenidos con ambas fórmulas? ¿Qué resultado es más fiable y cuándo es necesario utilizar cada una de ellas?
La primera fórmula da un valor de f menor en comparación con la segunda fórmula para los mismos datos.
Agradecería que alguien pudiera aclarar este asunto.
Saludos cordiales, Milen
Diseño de experimentosRe: Prueba de falta de ajusteHola @DiscreteIbex427 ,
¡Bienvenidos a la comunidad!
La razón F utilizada en la prueba de falta de ajuste es la razón del cuadrado medio para la falta de ajuste al cuadrado medio para el error puro, por lo que su segunda opción, consulte la ayuda de JMP .
Los residuos de un modelo son la suma de la falta de ajuste (subajuste) y el error puro (estimado mediante réplicas). Por eso se elige la segunda fórmula, ya que se busca comparar ambas fuentes de error. Desconozco si la primera fórmula se puede usar en algún caso, pero al menos no en el contexto de la falta de ajuste. Dado que los residuos equivalen a la falta de ajuste más el error puro, esperaría que la primera fórmula arrojara valores más altos, no más bajos.
Espero que esta respuesta aclare algunas dudas.
Re: Prueba de falta de ajusteHola, Víctor, gracias por tu tiempo y tu respuesta tan completa.
La razón para hacer esta pregunta se debe a dos motivos:
- el libro de Vuchkov y Boyadzhieva, donde este tema se analiza en el Capítulo 2, puntos 2.3.4, página 56;
- el artículo de Atasoy, donde analiza un método alternativo para calcular la razón F al aplicar la prueba de falta de ajuste.
Mi idea es que, si alguien se ha encontrado con un caso similar, pueda explicar cuándo usar cada fórmula y cuál ofrece resultados más fiables.
Adjunto las dos fuentes citadas.
Gracias de nuevo por la respuesta.
Saludos cordiales, Milen
Re: Prueba de falta de ajusteNo he analizado en profundidad los documentos adjuntos, pero lo que llama la atención del artículo de Atasoy, a menos que esté malinterpretando sus palabras, es el uso de medidas repetidas como estimaciones del error experimental. En mi opinión, esta es una forma incorrecta de estimar los errores aleatorios (o el ECM). La estimación debería basarse en réplicas aleatorias, no en medidas repetidas. Las medidas repetidas son estimaciones de la variación dentro de cada tratamiento, y el ECM debería estimarse mediante los errores entre tratamientos.
Además, si pudiera proporcionar el contexto de su pregunta, podríamos interpretarla mejor. Por ejemplo, ¿la estimación de "falta de ajuste" se debió a la reducción del modelo o a que se omitieron inadvertidamente términos asignables del modelo?
