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北京石油化工學(xué)院2026年研究生招生接收調(diào)劑公告
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09yschen

金蟲(chóng) (正式寫手)

[求助] 50金求解:關(guān)于lack-of-fit test的意義及應(yīng)用

我得到的標(biāo)準(zhǔn)曲線是用origin進(jìn)行線性擬合的,但審稿人說(shuō)加個(gè)lack-of-fit test,因?yàn)槲业膔值不太好。有位大神對(duì)我的數(shù)據(jù)用matlab進(jìn)行了test,,請(qǐng)見(jiàn)http://www.gaoyang168.com/bbs/viewthread.php?tid=4020335。但問(wèn)題是,我看不懂……
我想請(qǐng)問(wèn):標(biāo)準(zhǔn)曲線是用origin進(jìn)行線性擬合的還是用lack-of-fit test得到的呢,帖子里的P值能說(shuō)明什么,應(yīng)該如何應(yīng)用,我看到直接給了個(gè)P值,但也有人用F值,真的不明白,想請(qǐng)教下,對(duì)下那位大神的數(shù)據(jù),我應(yīng)該如何應(yīng)用。
求解……急
我特意取了一些文獻(xiàn)的表達(dá),請(qǐng)見(jiàn)圖,我應(yīng)該用哪個(gè)好。
PS:我是做分析方法的。






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dbb627

榮譽(yù)版主 (著名寫手)

【答案】應(yīng)助回帖

感謝參與,應(yīng)助指數(shù) +1
09yschen(金幣+10): 2012-01-08 20:51:17
見(jiàn)帖
http://en.wikipedia.org/wiki/Lack-of-fit_sum_of_squares
http://www.gaoyang168.com/bbs/viewthread.php?tid=4020335&pid=7&page=1#pid7
LOFRTEST Lack-of-fit test for regression model with independent replicate values.
   LOFRTEST(D,alpha) is a statistical test that gives information on the form
   of the model under consideration. A significant lack-of-fit suggest that there
   may be some systematic variation unaccounted for in the hypothesized model
   (chosen model does not well describe the data). It arises when there are exact
   replicate values of the independent variable in the model that provide an estimate
   of pure error. Pure error is in essence the amount of error that cannot be accounted
   for by any model. Then allows a test on whether there is error present aside
   from pure error. For the construction of the lack-of-fit test we need to examine
   three common types of linear models:
       - single mean (one parameter)
       - slope and intercept or common regression model (two parameters)
       - separate means for each x-value or one-way ANOVA (many parameters).
   So, the pure error is the error of the separate means on ANOVA and the total error
   in the residual resulting in the regression analysis: the lack-of-fit results
   to be the difference between this two sources of error,

                  SS(LOF) = SSR(Model) - SSE(ANOVA).

   Syntax: lofrtest(D,alpha)
      
   Inputs:
        D - matrix data (=[X Y]) (last column must be the Y-dependent variable).
            (X-independent variable entry can be for a simple [X], multiple [X1,X2,X3,...Xp]
            or polynomial [X,X^2,X^3,...,X^p] regression model).
    alpha - significance level (default = 0.05).

   Outputs:
        A complete summary (table) of analysis of variance partitioning sources of
        variation for testing lack-of-fit.

   Example from the data on height and weight of 19 students in Psy 202. Assigment 3 of Psych
   3030 from the Department of Psychology of the York University. Available on Internet at
   the URL address http://www.psych.yorku.ca/lab/psy3030/assign/assign3.htm
   We are interested to test with a significance-value = 0.05 if there is a lack-of-fit on the
   regression model due to the height replicate values.

               -------------------   -------------------
                 Height   Weight       Height   Weight
               -------------------   -------------------
                   60       90           68      140
                   60      100           68      135
                   62      110           70      160
                   62      116           70      145
                   62      120           70      148
                   66      140           71      143
                   66      170           71      135
                   68      130           74      195
                   68      117           74      164
                   68      155
               -------------------   -------------------

   Data matrix must be:
   D=[60 90;60 100;62 110;62 116;62 120;66 140;66 170;68 130;68 117;68 155;68 140;68 135;
      70 160;70 145;70 148;71 143;71 135;74 195;74 164];

   Calling on Matlab the function:
              lofrtest(D)

   Answer is:

   Lack-of-fit test for regression model with independent replicate values.
   --------------------------------------------------------------------------
   SOV                      SS         df           MS         F        P
   --------------------------------------------------------------------------
   Model               7658.359         1      7658.359     31.720   0.0000
   Residual            4104.378        17       241.434
   --------------------------------------------------------------------------
   Lack-of-fit         2142.011         5       428.402      2.620   0.0797
   Pure error          1962.367        12       163.531
   --------------------------------------------------------------------------
   Total              11762.737        18
   --------------------------------------------------------------------------
   If the associated P-value for any F test is equal or larger than 0.05
   The corresponding null hypothesis is met. Otherwise it is not met.

   Created by A. Trujillo-Ortiz, R. Hernandez-Walls, A. Castro-Perez and
              F.J. Marquez-Rocha
              Facultad de Ciencias Marinas
              Universidad Autonoma de Baja California
              Apdo. Postal 453
              Ensenada, Baja California
              Mexico.
              atrujo@uabc.mx
   Copyright (C) March 4, 2005.

   To cite this file, this would be an appropriate format:
   Trujillo-Ortiz, A., R. Hernandez-Walls, A. Castro-Perez and F.J Marquez-Rocha.
     (2005). lofrtest:Lack-of-fit test for regression model with independent replicate
     values. A MATLAB file. [WWW document]. URL http://www.mathworks.com/matlabcentral/
     fileexchange/loadFile.do?objectId=7074

   References:
  
   Department of Psychology of the York University. Available on Internet at the
           URL address http://www.psych.yorku.ca/lab/psy3030/assign/assign3.htm
   Zar, J. H. (1999), Biostatistical Analysis (2nd ed.).
           NJ: Prentice-Hall, Englewood Cliffs. p. 345-350.
The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
2樓2012-01-06 22:37:53
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dbb627

榮譽(yù)版主 (著名寫手)

【答案】應(yīng)助回帖

lack of fit,失擬檢驗(yàn),評(píng)估模型的擬合度。如果 p 值小于您選擇的 a 水平,則證明模型未能與數(shù)據(jù)準(zhǔn)確擬合。您可能需要添加項(xiàng),或者變換數(shù)據(jù),以便更準(zhǔn)確地為數(shù)據(jù)建模。
The more you learn, the more you know, the more you know, and the more you forget. The more you forget, the less you know. So why bother to learn.
3樓2012-01-06 23:15:49
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09yschen

金蟲(chóng) (正式寫手)

引用回帖:
3樓: Originally posted by dbb627 at 2012-01-06 23:15:49:
lack of fit,失擬檢驗(yàn),評(píng)估模型的擬合度。如果 p 值小于您選擇的 a 水平,則證明模型未能與數(shù)據(jù)準(zhǔn)確擬合。您可能需要添加項(xiàng),或者變換數(shù)據(jù),以便更準(zhǔn)確地為數(shù)據(jù)建模。

能不能幫我寫一個(gè)程序,謝謝
4樓2012-01-07 23:58:17
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zhaopanpan

新蟲(chóng) (小有名氣)

樓主 你好 我現(xiàn)在也遇到了這樣的問(wèn)題  審稿人意見(jiàn):Linearity should be tested either by ANOVA or a lack of fit test.請(qǐng)問(wèn)您現(xiàn)在會(huì)了嗎  能不能教一下
5樓2014-11-22 10:32:10
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