JMPにおけるイェーツの命令こんにちは！
Minitabでは、Yatesの順序(Minitabの標準順序)で実行に番号を付けます。
JMP で実行を Yates の順序で並べ替える方法はありますか?
18 因子計画の Yates 順序を作成したいのですが、Minitab では 15 因子に制限されています。
ありがとう！
Re: JMP におけるイェーツの命令はい、この機能については知っていますが、パラメーター値を使用して二項応答をシミュレートする方法が見つかりませんでした。 
これらのフィールドに入力する値を、確認したい要素の実際の効果に基づいて計算するのは困難です。
このトピックについてディスカッションをしました。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/JMP-Simulate-Responses-feature-for-binomial-data/mp/54049#M30524
Re: JMP におけるイェーツの命令JMP のこの機能が目標に役立つかどうかを確認してください。 「テーブルの作成」ボタンをクリックする前に、設計プラットフォームの上部にある赤い三角形をクリックして、「テーブルを作成」を選択します。応答のシミュレーション。 今クリックするとテーブルの作成を使用すると、データ テーブルに加えて別のウィンドウが表示されます。 各効果とランダム誤差分散に関連付けられたパラメータ値を指定できます。 パラメーター値を変更した後に、データ テーブルの応答列を更新するボタンがあります。
Re: JMP におけるイェーツの命令私は心理学分野の出身です。 はい、基本統計量と線形回帰については知っていますが、私の目的は効果と (1) から各行の応答を導き出すことであり、その逆ではありません。
それとも、線形回帰を使用して、事前定義された効果 (A、B、C、(1)) から各行 (治療の組み合わせ) の応答を計算できるという意味ですか? 残念ながら、その方法は理解できませんでした。
全階乗に対して私がやったこと：
1. 設計テーブルにイェーツのオーダーを作成
2. (1)、A、B、C、AB、BC、AC、ABC の値が事前に定義されている式を作成し、 a ab ac abc bc bc は不明でした。
3. ab ac abc bc bc の各行の応答の値を求めるために連立方程式を解きます。
応答がすでにわかっている例を使用したため、結果を比較できましたが、それらは正しかったです。
同じプロセスを分数階乗の応答を導出するのに使用できると考えました。
Re: JMP におけるイェーツの命令その方法は、線形回帰.JMPを使用できます分析する>フィットモデルをクリックして応答列と線形予測子の項を指定し、[実行] をクリックして目的の効果のパラメーターを推定します。
あるいは、行列として取得デザインを含むデータ テーブルにメッセージを送信し、JMP スクリプト言語のマトリックス言語を使用して推定値を自分で計算します。
あなたの背景は知りませんが、この問題は線形回帰ではかなり標準的です。
Re: JMP におけるイェーツの命令@マークベイリー、それは素晴らしいです、この提案をありがとう！
Yates の標準順序が部分実施要因計画には適切ではないことがわかりました。
Google ブックスでそのメソッドに関する追加情報を検索するために使用できるように、説明したメソッドの名前またはいくつかのキーワードを指定していただけますか。 R、JMP、または Excel でこれらの計算を正確に実行するにはどうすればよいかを知りたいだけです。 連立方程式を解くためにRスクリプトを使用しました。
「イェーツの逆算」という手法について聞きました。
そして、ポール・バーガーが著書の中で説明している別のテクニックは次のとおりです。
Re: JMP におけるイェーツの命令計算をベクトル化することを検討することをお勧めします。 計算の行列形式は、行の並べ替えの影響を受けません。 この方法は連立方程式と同じですが、より効率的かつ柔軟です。 連立方程式には Y = X*B があります。計画行列 D (要因計画の 1 つ) から始めて、それを推定のためにモデル行列 X に拡張します。 X 行列には、各効果の列が含まれています (切片 (1)、主 (X1)、交互作用 (X1*X2)、二次関数 (X1*X1) など)。 X の列は、方程式の代わりに効果 A、B、C、AB、AC などを推定するために使用されます。 B 列の行列にはパラメータが含まれています。 これで B = Inverse( X` * X ) * X` * Y となります。 実行の行順序は結果 B に影響しません。 それらの順序は、制御する X の列の順序によって決まります。
ちなみに、使用している計算形式は要因計画でのみ機能します。 計算は、機能するデザインのバランスの取れた性質に依存します。 これらの初期の設計は手作業で作成および分析することが可能であり、1920 年代には大きな利点でした。 しかし、この事実は、デザインにはバランスが取れていなければならないという信念を最近まで根強く残しましたが、これは真実ではありません。 連立方程式の代わりに回帰を使用すると、完全実施要因計画や通常の部分実施要因計画でなくても、あらゆる計画の効果を適切に計算できます。 私は、あらゆる設計からのデータを処理する効果を推定する一般的な方法を好みます。
Re: JMP におけるイェーツの命令助けてくれてありがとう！
シミュレーションのためにイェーツの命令が必要です。 私は一種の DoE をリバースエンジニアリングしようとしています。
事前定義された推定値から応答をシミュレーションします。 イェーツの命令から(1)はわかっているので、効果A、B、Cなど。
次に、連立方程式を使用してシミュレートされた応答を計算できます。
これを完全階乗に対して正常に実行できました。ここで、分数階乗に対してこれを実行したいと思います。
私は次の方程式を使用します。
Re: JMP におけるイェーツの命令使用できます変更生成ルール計画 (例: 32 実行、ブロックされていない、通常の分数階乗) を選択した後のセクションで、別の分数を取得します。 選択した元の部分と必ずしも同じ解像度を持つとは限らず、別のエイリアスが付きます。
JMP は最小収差最も単純なエイリアス構造の設計。 もちろん、他にも多くの分数 (2^(15-9) など) が考えられ、それぞれに別名が異なります。 JMP は、計画が完全階乗となる最初の n 列を任意に選択し (例: 2^6 = 32、つまり n = 6)、モデルから高次の列を取得して残りの因子 (例: 9) を導入します。パラメータを推定するために回帰分析で使用される行列。 これらの列は推定に使用できなくなりました。
一般に、生成ルールと、その結果として得られる分数とそれに関連するエイリアスはそれほど重要ではありません。これは、ある分数を別の分数よりも選択するのにどの因子と因子の効果が重要であるかを知るのに十分な事前知識がないためです。 つまり、因子を並べ替えたり交換したりしても、設計から同じパフォーマンスが期待できるということです。 私たちが依存しているのは、主要なスクリーニング原則いずれかの派閥が成功するために。
なぜ特定の分数が必要なのでしょうか?
Re: JMP におけるイェーツの命令申し訳ありませんが、3 因子の完全階乗では機能しましたが、15 因子の 2 レベルの部分階乗ではどのオプションも起動しませんでした。
これらは Minitab の標準的な順序とは異なります。
Re: JMP におけるイェーツの命令@Mark_Bailey 、 どうもありがとうございます！ 助かりました。
「右から左に並べ替えろ」はまさにイェーツの命令です。Re: JMP におけるイェーツの命令「テーブルの作成」をクリックする前の選択肢の 1 つは実行順序です。 このオプションのデフォルトはランダム化です。 ドロップダウン メニューをクリックし、[同じまま]、[左から右に並べ替え]、または [右から左に並べ替え] を選択します。 そのうちの 1 つは (私が信じている) イェーテの命令です。
なぜこのようにランを並べ替えたいのですか?
