セントラルコンポジットデザインのマイナス値こんにちは！
0、1、2個という3つのレベルで6つの因子の線量を調べたい。2因子の相互作用がなければ、主な効果と混同されます。
そこで私はCentral Composite Designを選択しました - 9つの中心点と53のランを持つ直交、軸方向回転可能 - 2.78。これは正しい選択ですか？
私を混乱させているのは、生成されたデザイン（値0、1、2以外に）には、-1、37841423および3,37841423という値があることです。
3,3は問題ありませんが、負の値-1,37841423をどのように実装するのですか？そのような場合、私は0個を使う必要がありますか？
最後の質問は、Alias MatrixとColor MapのDesign EvaluationセクションにX1 * X1 * X1とX1 * X1のような効果があることです。それ自体との相互作用？彼らはどういう意味ですか、そしてなぜ我々はそれらを必要としますか？
どうもありがとうございました！
再：セントラルコンポジットデザインの負の値ありがとう、マーク！CCDを選択したのは、相関関係のカラーマップとエイリアスマトリックスでより良い結果が得られたためです。
カスタムデザイン機能を使用して、6つの離散数値因子を含む3レベルデザインを検討しました。これがそのカラーマップです。
他のオプションは田口L24デザインでした：
そして回転可能なCCD直交：
そして、私が「顔」を使うとき、赤い四角があります：
コストはそれほど高くないので、最大60〜70回実行することは問題ありません。
再：セントラルコンポジットデザインの負の値あなたの6つの要因のケースと効果のための二次モデルのために良いデザインを生み出すであろうデザイン方法がいくつかあります。なぜ中心的な複合デザインを選んだのですか？
回転特性と直交特性を選択すると、軸方向の点は指定された係数範囲を超えて拡張されます。代わりに「顔」を選択できます。
直交および回転可能な設計は高価になる可能性があり、そのようなモデルを推定するのに必要ではありません。推定値の相関があると推定値の分散が大きくなりますが、相関が小さく、応答の分散が小さく、効果が大きい場合は、この増加は許容できます。
相関関係のエイリアス行列とカラーマップは、モデルには含まれていないが積極的な効果を表す可能性がある用語によって、推定値の偏りに関する情報を提供します。
