モデルに取り込む項と取り込まない項

応答曲面モデルに取り込む項と取り込まない項を決定することは重要です。決定に関していくつかの考慮すべき点があります。
  • 一般的に項を除外する第1ステップは、そのp値を調べることです。p値がα水準より小さければ、その項はそのままモデルに含める必要があります。
  • p値がαより小さい場合でも、その項を取り除く必要がある場合がありますが、 次の点をまず考慮しなければなりません。
    • その項を除外したのち、調整済みR二乗とSがどのように変化するか。調整済みR二乗が大きいほど、モデルとしては良くなります。また、Sが小さいほど、モデルとしては良くなります。したがって、その項を除外することで調整済みRが減少し、Sが増加したら、その項はモデルにとどめるべきです。
    • 項を除外することにより不適合にどのような影響が及ぶか。不適合は残差プロットを評価することにより決定できます。
    • 低次の項を除外することがどのようにモデルの階層構造を左右するか。階層モデルでは、高次の項を構成するすべての低次の項もモデルに組み込まれています。たとえば、交互作用項A*B*Cを含むモデルがA、B、C、A*B、A*C、B*Cを含む場合、このモデルは階層的です。応答曲面モデルは、非コード化(自然)単位で式を作成する場合は階層型である必要があります。

上記はすべて統計的な考慮点です。一方、場合によっては、妥当な技術的または科学的理由から有意でない項をモデルに含めることが望ましいこともあります。したがって、モデルに含める項は、技術的知識と統計的知識を組み合せて決定することになります。

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