Bayes 그림 보고서
"최소 제곱 적합" 보고서의 "Bayes 그림" 보고서에는 활성 효과를 확인하는 또 다른 방법이 제공됩니다. 이 보고서는 베이지안 방법을 사용하여 사후 확률을 계산하는 데 도움이 됩니다. Box and Meyer(1986)를 기반으로 한 이 방법은 추정값이 두 분포의 혼합물이라고 가정합니다. 비활성 효과에 해당하는 대부분의 추정값은 분산이 s2인 순수 랜덤 정규 잡음으로 간주됩니다. 활성 효과에 해당하는 나머지 추정값은 분산이 s2보다 K배 큰 오염 분포에서 오는 것으로 간주됩니다.
항
모수 추정값에 해당하는 모형 항입니다.
추정값
모수 추정값입니다. Bayes 그림은 추정된 표준편차가 1인 추정값과 관련하여 생성됩니다. 추정값 간에 상관관계가 없으면 t 비가 사용됩니다. 추정값 간에 상관관계가 있으면 직교 t 비가 사용됩니다.
사전 확률
추정값이 0이 아닐 확률, 즉 추정값이 오염 분포에 있을 확률을 지정할 수 있습니다. 추정값에 대한 사전 확률은 대개 동일한 값으로 설정됩니다. 처음에는 일반적으로 권장되는 값 0.2가 표시되지만 값을 변경할 수 있습니다.
K 오염
오차 분산에 대한 오염 분포 분산의 비율을 나타내는 오염 계수 값입니다. 일반적으로 K는 기본값 10으로 설정됩니다.
표준 오차 척도
표준 오차 추정값에 대한 자유도가 있는 경우 이 값은 1로 설정됩니다. 보고서에 사용된 추정값은 단위 분산으로 변환 및 척도화되므로 JMP에서 이 값을 사용합니다. 오차 추정값이 없는 포화 모형의 경우 이 값은 0으로 설정됩니다. 다른 값을 지정할 경우에는 RMSE 추정값의 배율로 간주하십시오.
DFE
오차 자유도입니다.
Figure 3.30에서는 Bicycle.jmp 샘플 데이터 테이블에 대한 Bayes 그림의 기본 설정이 표시된 규격 창을 보여 줍니다. 이 창에서 "시작"을 클릭하면 보고서가 업데이트되어 각 항에 대한 사후 확률 및 막대 차트가 표시됩니다(Figure 3.30).
그림 3.30 Bayes 그림 보고서
"Bayes 그림" 보고서에서 그림 아래의 노트에는 표본이 오염되지 않는 사후 확률이 포함됩니다. 사후 확률은 사전 확률 및 데이터를 기반으로 활성 효과가 전혀 없을 확률입니다. 사후 확률 값(0.0144)이 작으므로 활성 효과가 존재할 가능성이 있음을 나타냅니다. 사후 확률 열은 적어도 Dynamo와 Gear가 활성 효과임을 나타냅니다.