JMP 中的耶茨訂單你好！
Minitab 依照 Yates 順序（Minitab 中的標準順序）對遊程進行編號。
有沒有辦法在 JMP 中按 Yates 順序對運行進行排序？
我想為 18 因子設計創建 Yates 階，但 Minitab 僅限於 15 因子。
謝謝你！
回覆：JMP 中的耶茨訂單是的，我知道這個功能，但我找不到使用參數值來模擬二項式響應的方法。 
根據我想要看到的因素的實際效果，很難計算出我想要在這些欄位中輸入的值。
我曾就這個話題進行過討論：
https://community.jmp.com/t5/Discussions/JMP-Simulate-Responses-feature-for-binomial-data/mp/54049#M30524
回覆：JMP 中的耶茨訂單查看 JMP 中的此功能是否有助於實現您的目標。 點擊設計平台頂部的紅色三角形，然後點擊“製作表格”按鈕並選擇模擬反應。 現在當你點擊製作表格，除了資料表之外，您還會得到另一個視窗。 您可以指定與每個效應和隨機誤差變異數相關的參數值。 更改參數值後，有一個按鈕可更新資料表中的回應列。
回覆：JMP 中的耶茨訂單我來自心理學領域。 是的，我了解基本統計和線性迴歸，但我的目的是從效應和 (1) 中得出每一行的反應，而不是反之亦然。
或者您的意思是我可以使用線性迴歸根據預定義效果（A、B、C、（1））計算每一行（治療組合）的反應？ 不幸的是，我無法理解如何。
我為全因子所做的：
1. 在設計表中建立 Yates 階
2. 建立一個方程，其中 (1)、A、B、C、AB、BC、AC、ABC 的值是預先定義的，並且a a b ac abc bc bc 未知。
3. 解聯立方程式，求出每行的響應值，即 ab ac abc bc bc。
因為我舉的例子的答案是已知的，所以我可以比較結果，結果是正確的。
我想我可以使用相同的過程來導出分數階乘的反應。
回覆：JMP 中的耶茨訂單方法是線性迴歸.您可以使用JMP分析>適合模型以指定線性預測器中的反應列和項，然後按一下執行來估計所需效果的參數。
或者，您可以發送取得矩陣將訊息傳送到您的設計的資料表，然後使用 JMP 腳本語言中的矩陣語言自行計算估計值。
我不知道你的背景，但這個問題對於線性迴歸來說是相當標準的。
回覆：JMP 中的耶茨訂單@馬克貝利，太好了，非常感謝這個建議！
現在我明白耶茨的標準順序不適合部分因子設計。
您能否指定您所描述的方法的名稱或一些關鍵字，以便我可以使用它們在谷歌圖書中搜尋有關該方法的其他資訊？ 我只是想知道如何在 R 或 JMP 或 Excel 中準確執行這些計算。 我使用 R scrip 來求解聯立方程式。
我聽過「耶茨逆」方法。
這是保羅·伯傑在他的書中描述的另一種技術：
回覆：JMP 中的耶茨訂單您可能需要考慮對計算進行向量化。 計算的矩陣形式不會受到行排列的影響。 這種方式與聯立方程式相同，但更有效率和彈性。 對於聯立方程式，您有 Y = X*B。您從設計矩陣 D（因子設計之一）開始，並將其擴展到模型矩陣 X 中進行估計。 X 矩陣包含每個效應的列（截距 (1)、主效果 (X1)、交互效應 (X1*X2)、二次效應 (X1*X1) 等）。 X 中的列將用於估計效應 A、B、C、AB、AC 等，而不是方程式。 B 列矩陣包含參數。 現在 B = 逆 ( X` * X ) * X` * Y。 運行的行順序不會影響結果 B. 它們的順序由您控制的 X 中的列的順序決定。
順便說一句，您使用的計算形式僅適用於因子設計。 計算取決於設計的平衡性質。 這些早期設計可以手工製作和分析，這在 1920 年代是一個巨大的優勢。 然而，這一事實導致了一種信念，即設計必須保持平衡，這種信念一直持續到最近，但事實並非如此。 使用迴歸而不是聯立方程式可以正確計算任何設計的效果，即使它不是全因子或常規部分因子設計。 我更喜歡估計處理任何設計資料的效果的一般方法。
回覆：JMP 中的耶茨訂單感謝您的幫忙！
我需要耶茨訂單用於模擬目的。 我正在嘗試對能源部進行逆向工程。
我根據預定義的估計模擬響應。 因為我從耶茨的順序知道（1），影響 A、B、C 等。
然後我可以使用聯立方程式計算模擬響應。
我已經成功地完成了全階乘。現在我想對分數階乘執行此操作。
我使用這些方程式：
回覆：JMP 中的耶茨訂單您可以使用變更產生規則選擇設計（例如，32 次試驗、無封閉、常規分數階乘）以獲得不同分數後的部分。 它不一定具有與您選擇的原始分數相同的分辨率，並且將具有不同的別名。
JMP 產生最小像差設計最簡單的別名結構。 當然，還有許多其他可能的分數（例如，2^(15-9)），每個分數都有不同的別名。 JMP 任意選擇設計為全階乘的前 n 列（例如，2^6 = 32，因此 n = 6），然後透過從模型中取得高階列來引入剩餘因子（例如，9）迴歸分析中使用的矩陣來估計參數。 這些列不再可用於估計。
一般來說，產生規則和產生的分數及其相關別名並不那麼重要，因為我們沒有足夠的先驗知識來知道哪些因素和因素影響對於選擇一個分數而不是另一個分數很重要。 也就是說，您可以排列/交換這些因素，並且仍然期望設計具有相同的性能。 我們依賴關鍵篩選原則任何派別都能取得成功。
為什麼需要特定分數？
回覆：JMP 中的耶茨訂單抱歉，它適用於 3 因子全階乘，但沒有任何選項適用於 15 因子 2 級分數階乘。
它們與 Minitab 的標準順序不同。
回覆：JMP 中的耶茨訂單@馬克貝利， 非常感謝！ 這有幫助。
「從右到左排序」確實是耶茨的命令。回覆：JMP 中的耶茨訂單點擊“製作表”之前的選擇之一是“運行順序”。 此選項預設為隨機化。 點擊下拉式選單並選擇保持相同、從左到右排序或從右到左排序。 其中之一（我相信）是耶特的命令。
為什麼要以這種方式對運行進行排序？
