Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOECiao a chiunque,
Come possiamo verificare quali sono i fattori di confusione durante la configurazione iniziale del design personalizzato?
Rgrd
Irfan
Re: Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOEHai ragione. Ciò potrebbe anche accadere se trovi una correlazione di 1 e un effetto negativo di X2*X3 e un effetto positivo di X1.
Re: Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOECiao Sebastiano,
Significa che se ho una correlazione di -1 per X2*X3 con X1 allora potrebbe annullare l'effetto stimato di X1?
Rgrd
Irfan
Re: Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOELa correlazione di 0,333 significa che l'effetto stimato della Temperatura è aumentato dall'effetto dell'interazione gind*time moltiplicato per 1/3. Quindi sostanzialmente stai stimando nell'analisi
[Temperatura] = Temperatura + 1/3*Macinatura*Tempo
Pertanto, se c'è un forte effetto di interazione, questo gonfierà lo stimatore dell'effetto principale.
Puoi vederlo simulando alcuni semplici dati. A scopo dimostrativo utilizzerò un disegno di screening Plackett-Burrman con la seguente struttura di correlazione:
Come puoi vedere, l'effetto principale X1 ha una correlazione di 0,333 con l'interazione X2*X3. Ho generato il progetto e aggiunto alcuni dati simulati:
Come puoi vedere, il vero effetto di X1 = 10, il vero effetto dell'interazione X2*X3 = 18. Se ora adattiamo un modello degli effetti principali, otterremo i seguenti risultati:
L'effetto stimato di X1 = 16, che è il vero effetto di X1 - che è 10 - ed è distorto di 1/3*18 (l'effetto di X2*X3).
Spero che questo ti aiuti.
Sebastian
Re: Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOEIrfan,
Questo collegamento illustra un esempio degli effetti di confondimento (chiamato anche aliasing o aliasing parziale)
https://en.wikipedia.org/wiki/Fractional_factorial_design
Per un altro esempio, ho allegato il fattoriale frazionario a 4 fattori. Lo screenshot seguente mostra la matrice degli alias. La risposta Y è stata creata dalla formula
20 + 1*:X1 + 2*:X2 + 3*:X3 + 4*:X4 + 0.5*:X12 + 1*:X34 + 5*:X13 -5*:X24 +5*:X14 +10*:X23 + 1*Random Normal()
Poiché X12 (notazione più semplice) viene confuso con X34, e solo X12 è presente nel modello, il suo coefficiente dovrebbe essere ca. 1.5. E poiché X13 e X24 sono correlati, il coefficiente di X13 sarà di ca. 0, e il coefficiente di X14 sarà di ca. 15. Questo è il motivo per cui il controllo della valutazione del progetto, che include il controllo della struttura degli alias, è un passo importante nella progettazione di un esperimento. Se è prevista un'interazione importante, il disegno dovrebbe essere scelto in modo tale da non creare confusione con altre interazioni a due fattori o piccole interazioni parziali con effetti multipli.
Georgia
Re: Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOECiao a chiunque,
Potete spiegarmi cosa significa che la temperatura è distorta di 0,333 volte il valore reale del tempo di macinatura? Significa che le stime dei parametri per la temperatura sono 1/3 del valore delle stime del tempo di macinatura*?
Rgrd
Irfan
Re: Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOEGrazie Dan
Re: Come controllare il termine aliasing nel design personalizzato DOEIl design personalizzato raramente ti darà un design con un aliasing perfetto. Pertanto il rapporto utilizzerà le correlazioni per mostrare il grado di aliasing presente.
Quando crei il progetto, nota subito sotto la finestra del modello che c'è la parte "Termini alias" del report. Aprilo e inserisci i termini di cui desideri verificare l'aliasing. Ad esempio, se il modello ha solo effetti principali e desideri vedere se hanno un alias con interazioni a due fattori, inserisci le interazioni a due fattori nella finestra Termini alias.
Ora, quando generi il progetto, in Valutazione progetto, vedrai la matrice alias come opzione. Aprendolo ti verranno mostrate le correlazioni tra i termini del modello e i termini dell'alias specificati in precedenza. Un valore pari a 1 mostrerebbe un aliasing completo. Qualsiasi termine diverso da zero mostra un aliasing "parziale". Graficamente, puoi vederlo sulla mappa dei colori nel rapporto sulle correlazioni.
