混合+非混合設計中的擬合scheffe模型你好，
我有一個包含 4 個混合變量和 13 個非混合變量的自定義設計。 我正在進行 24 次運行的篩選實驗。 當我使用僅具有主效應的“擬合模型”功能並選擇“無截距”來擬合模型時，
1）我能得到一個 scheffe 模型嗎？
2）我沒有在模型中包含任何交互項，因為我正在執行篩選，因此只對主要效果感興趣。 那麼，在這種情況下開發 Scheffe 模型有什麼好處嗎？
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型你的想法是正確的。 當然，2 的乘數可能正確也可能不正確，具體取決於自由度等。 因此，使用JMP更容易。 右鍵單擊參數估計表並選擇列 > Lower 95% 和 Upper 95%。 這將為您提供每個參數估計值的 95% 置信區間。
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型我想我現在明白了快速解決方案。 只是寫在這里以確保我理解正確：
令我的混合變量 X1、X2、X3、X4 的估計值分別為 B1、B2、B3、B4，每個估計值的標準誤差分別為 SD1、SD2、SD3、SD4。 那麼我估計的 95% CI 是 (B1-2*SD1, B1+2*SD1), (B2-2*SD1, B2+2*SD2) 等等。然後我將數據的平均值計算為 Y /n其中n 是觀測值的數量。 現在如果 inverval (B1-2*SD1,B1+2*SD1) 包含數據的平均值，這意味著 X1 不顯著，反之亦然。 我對麼？
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型謝謝丹！
關於快速解決方案，當您說將參數估計的置信區間與數據的總體平均值進行比較時，我們指的是哪些數據？ 是因變量（Y）對應的數據還是混合變量對應的數據？
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型據我所知，唯一涵蓋測試的地方是我們的培訓課程：混合實驗的設計與分析。
計算實際上是正確的，只是主效應的零假設不合適。
對於 Scheffe 模型，主效應應將參數估計值與數據的總體平均值進行比較。 參數估計表與 0 進行比較。
快速解決方案：只需為每個參數估計形成置信區間。 如果置信區間包含數據的總體平均值，則該分量幾乎沒有影響。 如果平均值超出置信區間，則該分量會產生影響。
關於任何交互作用的結論都很好。
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型謝謝丹！
據我了解，對於 scheffe 模型，混合變量的 p 值的計算並不像常規模型那樣簡單，因為 t 檢驗不評估成分效應的統計顯著性。 是否有任何文檔顯示在 scheffe 模型的情況下如何計算混合變量的 p 值？
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型對於 JMP 版本 13，方差分析報告默認關閉。 您需要通過轉到報告頂部“響應 Y”旁邊的紅色彈出菜單來打開它，其中 Y 是響應變量的名稱。 從那裡選擇回歸報告 > 方差分析。 請記住，您有時需要從那些紅色彈出菜單中請求分析所需的項目。
至於您的參數估計，如果 JMP 創建了設計，那麼它將自動打開混合因子的偽分量編碼以及非混合因子的“常規”編碼。 這假設您在創建設計時指定了因子的自然單位。 此編碼並不表明混合模型是否適合數據。
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型謝謝丹！
但是，當我單擊“分析”下的“擬合模型”時，我沒有收到方差分析報告。 我得到了最小二乘擬合參數估計值。我觀察到混合變量已縮放（平均值 = 0 且範圍 = 1），並且它們的參數估計也存在。 那麼，這些估計值是 Scheffe 模型的係數嗎？
回复：在混合+非混合設計中擬合 schefe 模型每當您構建混合因子總計為 1 的模型時，您都應該擬合混合模型，例如 Scheffe 混合模型。 如果不這樣做，您將收到一條奇異矩陣消息。 即使只有主效應模型也是如此。 你真的別無選擇。
請記住，Scheffe 混合模型與無截距模型不同。 在 JMP 中擬合 Scheffe 混合模型時，方差分析報告將指出：針對簡化模型 Y=平均值進行測試。 如果模型是無截距模型，則消息將為：針對簡化模型 Y=0 進行測試。
