Orden de Yates en JMP¡Hola!
Minitab numera las corridas en el orden de Yates (orden estándar en Minitab).
¿Hay alguna manera de ordenar las ejecuciones en el orden de Yates en JMP?
Quiero crear el pedido de Yates para un diseño de 18 factores, pero Minitab está limitado a 15 factores.
¡Gracias!
Re: orden de Yates en JMPSí, conozco esta función, pero no pude encontrar una manera de simular respuestas binomiales utilizando valores de parámetros. 
Es difícil calcular el valor que quiero ingresar en estos campos en función de los efectos reales que quiero ver para los factores.
Tuve una discusión sobre este tema:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/JMP-Simulate-Responses-feature-for-binomial-data/mp/54049#M30524
Re: orden de Yates en JMPVea si esta función de JMP le resulta útil para alcanzar su objetivo. Haga clic en el triángulo rojo en la parte superior de la plataforma de diseño antes de hacer clic en el botón Crear tabla y seleccione Simular respuesta . Ahora cuando haces clic hacer mesa , obtienes otra ventana además de la tabla de datos. Puede especificar los valores de los parámetros asociados con cada efecto y la variación del error aleatorio. Hay un botón para actualizar la columna de respuesta en la tabla de datos después de cambiar los valores de los parámetros.
Re: orden de Yates en JMPSoy del campo de la psicología. Sí, conozco estadísticas básicas y regresión lineal, pero mi propósito era derivar respuestas para cada fila a partir de los efectos y (1), no al revés.
¿O quiere decir que puedo calcular las respuestas para cada fila (combinación de tratamientos) a partir de efectos predefinidos (A, B, C, (1)) mediante regresión lineal? Desafortunadamente, no pude entender cómo.
Lo que hice para factorial completo:
1. Creé el pedido de Yates en una tabla de diseño.
2. Ecuaciones creadas donde los valores de (1), A, B, C, AB, BC, AC, ABC estaban predefinidos y a ab ac abc bc bc eran desconocidos .
3. Resolvió ecuaciones simultáneas para encontrar valores de respuestas para cada fila que es a ab ac abc bc bc.
Como tomé el ejemplo en el que ya se conocían las respuestas, pude comparar los resultados y fueron correctos.
Pensé que podría usar el mismo proceso para derivar respuestas para factorial fraccionario.
Re: orden de Yates en JMPEl método es regresión lineal .Puedes usar JMP Analizar > Modelo de ajuste para especificar la columna de respuesta y los términos en el predictor lineal y luego haga clic en Ejecutar para estimar los parámetros para los efectos deseados.
Alternativamente, puede enviar el Obtener como matriz envíe un mensaje a la tabla de datos con su diseño y luego use el lenguaje de matriz en el lenguaje de secuencias de comandos JMP para calcular las estimaciones usted mismo.
No conozco sus antecedentes, pero este problema es bastante estándar para la regresión lineal.
Re: orden de Yates en JMP@markbailey , eso es genial, ¡muchas gracias por esta sugerencia!
Ahora entiendo que el orden estándar de Yates no sería apropiado para el diseño factorial fraccionario.
¿Podría especificar el nombre del método que describió o algunas palabras clave para que pueda usarlas para buscar información adicional sobre el método en Google Books? Sólo quiero saber cómo puedo ejecutar exactamente estos cálculos en R, JMP o Excel. Utilicé R scrip para resolver ecuaciones simultáneas.
Escuché sobre el método "inverso de Yates".
Y aquí hay otra técnica descrita por Paul Berger en su libro:
Re: orden de Yates en JMPEs posible que desee considerar vectorizar sus cálculos. La forma matricial de los cálculos no se vería afectada por las permutaciones de las filas. Esta forma es igual que las ecuaciones simultáneas pero más eficiente y flexible. Tiene Y = X*B para las ecuaciones simultáneas. Comienza con la matriz de diseño D (uno de sus diseños factoriales) y la expande a la matriz del modelo X para la estimación. La matriz X contiene columnas para cada efecto (intersección (1), principal (X1), interacción (X1*X2), cuadrática (X1*X1), etc. Las columnas de X se utilizarán para estimar los efectos A, B, C, AB, AC, etc. en lugar de tus ecuaciones. La matriz de la columna B contiene los parámetros. Ahora B = Inversa (X` * X ) * X` * Y. El orden de las filas de las ejecuciones no afecta el resultado B. Su orden está determinado por el orden de las columnas en X, que usted controla.
Por cierto, la forma de cálculo que estás utilizando sólo funciona con diseños factoriales. Los cálculos dependen del carácter equilibrado del diseño a trabajar. Estos primeros diseños se podían hacer y analizar a mano, lo que supuso un gran beneficio en la década de 1920. Este hecho, sin embargo, llevó a una creencia de que los diseños deben ser equilibrados que persistió hasta hace poco, lo cual no es cierto. El uso de regresión en lugar de ecuaciones simultáneas puede calcular adecuadamente el efecto de cualquier diseño, incluso si no es un diseño factorial completo o un diseño factorial fraccionado regular. Prefiero la forma general de estimar los efectos que maneja datos de cualquier diseño.
Re: orden de Yates en JMP¡Gracias por su ayuda!
Necesito la Orden de Yates para fines de simulación. Estoy intentando realizar una especie de ingeniería inversa en el DoE.
Simulo respuestas a partir de estimaciones predefinidas. Como sé (1) por el orden de Yates, los efectos A, B, C, etc.
Luego puedo calcular respuestas simuladas usando ecuaciones simultáneas.
He hecho esto con éxito para el factorial completo.Ahora quiero hacer esto para factorial fraccionario.
Yo uso estas ecuaciones:
Re: orden de Yates en JMPPuedes usar el Reglas de generación de cambios sección después de seleccionar un diseño (por ejemplo, 32 ejecuciones, desbloqueado, factorial fraccionario regular) para obtener una fracción diferente. No necesariamente tendrá la misma resolución que la fracción original que seleccionaste y tendrá alias diferentes.
JMP produce un aberración mínima diseño para la estructura de alias más simple. Hay muchas otras fracciones (por ejemplo, 2^(15-9)) posibles, por supuesto, cada una con diferentes alias. JMP elige arbitrariamente las primeras n columnas para las cuales el diseño sería un factorial completo (por ejemplo, 2^6 = 32, por lo que n = 6) y luego introduce los factores restantes (por ejemplo, 9) tomando columnas de orden superior del modelo. matriz que se utiliza en el análisis de regresión para estimar los parámetros. Estas columnas ya no están disponibles para realizar estimaciones.
En general, las reglas generadoras y la fracción resultante con sus alias asociados no son tan importantes porque no tenemos conocimiento previo suficiente para saber qué factores y efectos factoriales son importantes para elegir una fracción sobre otra. Es decir, podría permutar/intercambiar los factores y seguir esperando el mismo rendimiento del diseño. Dependemos en el principios clave de detección para que cualquiera de las facciones tenga éxito.
¿Por qué necesitas una fracción particular?
Re: orden de Yates en JMPLo sentimos, funcionó para el factorial completo de 3 factores, pero ninguna de las opciones funcionó para el factorial fraccional de 15 factores y 2 niveles.
Son diferentes del orden estándar de Minitab.
Re: orden de Yates en JMP@Mark_Bailey , ¡muchas gracias! Eso ayudo.
"Ordenar de derecha a izquierda" es de hecho un orden de Yates.Re: orden de Yates en JMPUna de las opciones antes de hacer clic en Crear tabla es Orden de ejecución. Esta opción por defecto es la aleatorización. Haga clic en el menú desplegable y seleccione Mantener igual, Ordenar de izquierda a derecha u Ordenar de derecha a izquierda. Uno de ellos (creo) es la orden de Yate.
¿Por qué quieres ordenar las ejecuciones de esta manera?
