フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんJMP/DOE 専門家の皆様、こんにちは。
現在DSDを計画中です。 シミュレートされた結果に基づいて、アプリオリな電力解析を実行したいと考えていました。
ここで、「Fit Definitive Screening」プラットフォームを使用しようとすると、JMP は、一部の実行がフォールドオーバーまたはセンタープロイント実行ではないという不平を言います。 もちろん、技術的要件により、いくつかの要素の中間値を変更する必要があるため、これが発生します (例: pH は 1 から 12 の間で変化しますが、「中心点」として 6.5 の代わりに 7 を使用します)。 これらの設定は中心からそれほど離れていませんが、ちょうど真ん中ではありません。
正確なセンターポイントを行わなかった場合に、パワーの面でどのくらい損失があるのかを実際に評価したいと思います。
ここで私の質問です。とにかく、「Fit DSD」プラットフォームを使用する簡単な方法はありますか? このためのスクリプトを書く時間がありません (...悲しいことに)。
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありません折り返し構造を失うと、元の論文で説明されているような自由度の分割がなくなるため、調整が必要になります。 さらに、二次効果との相関関係が小さいとしても、主効果の推定値に含まれるのは二次効果だけではなく、その二次効果と相関する他の交互作用です。 それを真の中心として扱い、それが他のモデル選択手法とどのように一致するかを確認することで、この分析を使用することを止めることはできません (確かに、ここでは役に立ちません)。 Bill が述べたように、Pro にアクセスできる場合、2 段階の前方選択も同様の味わいになります。
この状況は確かに発生するため、将来のリリースでこのケースを適切に処理する方法を確認するための提案を公開しました。
乾杯、
ライアン
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんすべての JMP ユーザーが自分の分析に自信を持っているわけではありません。 彼らには何らかの指導が必要です。 1 次効果と 2 次効果の間に相関がある場合、Fit DSD を使用してデザインを分析する際に問題が発生する可能性があります。 おっしゃる通り、相関が小さければ大丈夫かもしれません。 しかし、JMP が停止するしきい値はどこにあるのでしょうか?
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんご回答ありがとうございます。
実際、私は自分のデザインの選択と結果を分析する能力に非常に自信を持っています:-)。 私は、Fit DSD アプローチを使用するときに JMP がなぜそれほど厳密であるのかを理解しようとしているところです。
私たち統計学者は必要性よりも保守的なのではないかと時々感じることがあります。 したがって、デザインを分析するときにブラッドのアプローチを真似するときに、何か重要なことを見落とさないようにしたいと思います。
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありません再度ご回答いただきありがとうございます。 以下について間違っている場合は修正してください。
主効果と二次効果がエイリアシングされないことが手順の重要な部分であることはよくわかります。手順の 2 番目のステップで主効果の残差を使用するためです。 しかし、私の修正した DSD を見ると、ME と 2 次項 (2 次および 2FI) の間のエイリアシングの程度は非常にわずかです。 したがって、主効果の推定は依然として多かれ少なかれ有効であるはずであると仮定しますが、二次効果の推定についてはより低い精度を受け入れる必要があります。
そこに何か欠けているのでしょうか？ 私の印象では、JMP はこの変更された DSD に対して DSD-Fit を実行することを許可しないという非常に保守的な行動をとっているように思えます。
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんJMP Pro を使用している場合はオプションになるかもしれません。一般化回帰 > 2 段階前方選択プラットフォームを使用してみることができます。
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんshoffmeister: スレッド内のこの質問に答えるには、「中心点を正確に実行しない場合に、パワーの点でどれだけ損失が発生するかを実際に評価したいのですが。」という質問に答えるには、デザイン比較プラットフォームを使用して、生成された JMP を比較することをお勧めします。変更したデザインを使用した DSD。
私は同僚のコメントに同意します@Phil_Kayさんのコメント。 しかし、フィット モデル、標準最小二乗 (実験の応答と他の代替モデリング サブプラットフォームでは、古き良き通常の最小二乗が適切であると推測しています) プラットフォームを使用して、変更された設計を分析することを妨げるものは何もないことはご存知だと思います。 Fit Definitive Screening Design プラットフォームの背後にある思考ウェアの一部を模倣することはできます...しかし、JMP が Fit Definitive Screening Design プラットフォームを使用できないように「組み込まれている」のには十分な理由があります。 また@Phil_Kayこれらの問題のいくつかを提起します。DSD と分析用の Fit Definitive Sreeening Design プラットフォームはすべて、変更された設計と矛盾するさまざまな仮定と結びついています。 ただし、Fit Model プラットフォームとさまざまなモデリング診断の適切な解釈を使用すれば、実験の実際的な目標を達成できる可能性があります。
結局のところ、それはスクリーニング設計です...したがって、あなたの主な目標が、「欠落している」特定の効果のある程度のリスク（統計と表現）を伴う経済的な方法で重要な効果を見つけることである場合、私はそれに取り組むと言います。 また、最終的な解釈と結論には、専門分野の専門知識も非常に重要な役割を果たす必要があることを決して忘れないでください。 そして、学んだことの結果として、確認のための実行やその後の追加の実験を実行するつもりであれば、このアプローチにはほとんど問題はありません。
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんBrad の論文からわかるように、fit DSD は応答を分離することで 1 次効果と 2 次効果を別々にフィットさせます。 DSD では 1 次効果が 2 次効果と直交しているため、これが可能になります。 中心点が中心から外れている場合、これは当てはまりません。
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんご回答ありがとうございます！
一部の (中間レベルの) 設定をわずかに変更する場合に、Fit DSD アプローチが適さない理由を統計レベルで説明していただければ幸いです。
私は DSD の特性と理論、そして B が推奨するアプローチについてはよく知っています。 ジョーンズが DSD を分析する ( https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-Europe-2016/Powerful-Analysis-of-Definitive-Screening-Designs-Taking/ta-p/23773 ）。 統計的な観点から見ると、DOE の構造にわずかな変更を加えた後になぜそのアプローチが使用できなかったのかわかりませんが、他の意見も歓迎します。 もちろん、モデル効果間の相関関係が大きくなるため、分析 (検出力) は悪化しますが、元の値があまり変更されていない限り、全体的には大きな問題は見当たりません。
アドバイスをありがとうございます。
セバスチャン
Re: フィット最終スクリーニング - 実行はフォールドオーバーまたは中心点実行ではありませんこんにちは、
Fit DSD では、設計にフォールドオーバー構造が必要です。これが解析の基礎となります。
元の中心点を含む設計を電力解析に使用できます。 中心点の「修正」がそれほど大きくない場合、出力は大きな影響を受けないと想定できます。
ただし、最終的に実験の中心点を変更する場合は、Fit DSD を使用できません。
よろしく、
フィル
