请教有关于JMP11中的确定性筛选设计的疑问

stevenyang0909

假如有5个连续性因子，x1,x2,x3,x4,x5,一个Y，我人为构造一个Y的函数:X2 * 20 + :X3 * 30 + :X3 * :X4 * 10 + :X5 * :X5 * 10 + Random Normal( 0, 1 )，如附件。使用确定性筛选设计，在模型拟合的时候，如果模型只选择主效应，则只能筛选出x2和X4，这样的话，就势必把x4，X5给漏掉了，后面再扩充的话也不能获得X5*X5和X3*X4项。如果在模型中加上2次项，可以把x5的平方项给筛选出来。但是还是不能把x4留住，如果都选上，则出现交互项的奇异信息，这样就还是没有把x4*x5给保留。如何才能使筛选出的显著模型与我人为构造的模型一致？

William

我用你提供的数据试过：在拟合模型平台，首先选择所有的二次项（包括平方项、二次交互作用项），其次用逐步回归法（P值阈值法）寻找最佳模型，没有遗漏任何定义公式中的重要项。

shenweis

周老师回答很好！我用JMP得到如下结果：

stevenyang0909

谢谢周老师。我还有有个疑问，不好意思啊。照您的方法，我试了下，用逐步回归法没有问题。可是用分析->建模->筛选，筛选出来的结果与公式的重要项就差得很远。是分析->建模->筛选不适用于这种设计？还是其他原因？如果是不适合这种设计，那么哪种情况下可以用分析->建模->筛选这个平台？再次谢谢周老师！

Jerry96

想知道统一下的问题，这两种分析模式有何区别及其使用的条件是什么？谢谢！