作者northwife (伍佰)
看板Statistics
標題[問題] 關於用純誤差和缺適性判斷是否線性問題
時間Thu Sep 8 01:35:59 2016
以下是我最近看有關實驗設計法的書
裡面有些統計的概念 這邊先做簡單的整理
---------------------------------------------------
為了檢驗模型是否為線性 會用到ANOVA裡面的 純誤差(pure error)&缺適性(lack of fit)
假設純誤差的自由度及平方和分別表示為df_pe SS_pe
缺適性的自由度及平方和分別表示為df_lof SS_lof
我看書上所檢驗的方法為定義F0及F(1-alpha,df_lof,df_pe)
*alpha為信心水準 這邊假設為95%
F0 = (SS_lof/df_lof)/(SS_pe/df_pe)
當F0<F時 可以說明我們所假設的回歸函數為線性是可以被接受的
----------------以下是我遇到的問題------------------
純誤差的來源
是來自於"中心點實驗" (通常會做3~5次)
但是萬一！！！！
萬一我的中心點實驗每個數值都一樣 或者是說很接近
意味著我的純誤差是趨近於零！(F0會變成接近無限大)
所假設的回歸函數就變成不是線性了(?
想請問有甚麼方法可以解釋
原本我的模型線性是可以被接受的
但因為我的中心點的量測每個數值都很接近
造成最後變成不是線性 感覺很奇怪
希望大家能看懂我的問題QQ
感恩
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 219.70.193.130
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Statistics/M.1473269762.A.764.html
※ 編輯: northwife (219.70.193.130), 09/08/2016 01:44:59
※ 編輯: northwife (219.70.193.130), 09/08/2016 01:46:39
1F：→ andrew43: 同x的測量是隨機樣本嗎？ 09/08 18:17
2F：→ andrew43: 注意這裡不是重複測量喔。 09/08 18:17
3F：→ andrew43: 就算抽樣沒問題，不能拒絕非線性不等於線性。 09/08 18:19
4F：→ andrew43: 所以這裡你說會很奇怪我不能理解。 09/08 18:19
5F：推 andrew43: 拒絕線性，暗示你有更多機會找到更好的模型；不拒絕線 09/08 18:23
6F：→ andrew43: 性，往往只是假設他是線性的，或是一無所知。哪裡怪怪 09/08 18:23
7F：→ andrew43: 了？ 09/08 18:23