選択設計における事前平均および事前分散行列<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />皆さんこんにちは、
私はただ記事を読んでいます選択実験の最適設計 - JMPブログ
ここで作者は書いています効用順位の高い順に3つのレベルがある場合は、負の値を入力してから0を入力します。 " ここまでは順調ですね。しかし、私がeを持っているとどうなりますか。g。5、10、15、20、25、30ユーロのような5つの価格。その場合、どの以前の手段をとるでしょうか。
30 = -4
25 = -3
20 = -2
15 = -1
10 = 0
5 = 1
また、例の要素価格の場合と同様に、以前の平均分散は1ですか。
ご協力ありがとうございます。
宜しくお願いします
ハーバート
再：選択設計における事前平均および事前分散行列こんにちはLTW、
私がそうであるように統計学へのそのような初心者を手伝ってくれてありがとうすべての最初の多くのありがとう！確率関数が正しいことが理解できたら、私はあなたと二重チェックしたいと思いました。例から確率を次のように計算しました。これは正しいです？
「通常、選択実験の近似係数は2未満の大きさです」と書いています。John Sallが彼の例で使用している理由はもっともらしい選択実験の最適設計 - JMPブログ 1から1までの等級。右？
最後の質問です。John Sallの例に基づいて、少し拡張した選択デザインを作成しました。属性ブランドだけが、レベルに対する既知の優先方向を持っていません。しかし、ブランド1とブランド2の以前の分散行列はまだ1.000です。これは正しいですか、そして私の最初の選択の設計で何か重大な問題を見ますか？
事前に感謝します
ハーバート
再：選択設計における事前平均および事前分散行列以前の平均が-4から4の範囲であるとします。その場合、以前の平均が4である選択肢ではなく、以前の平均が-4である選択肢を選択する可能性があります。
p = exp （ -4 ） / （ 経験値 （ 4 ） + exp （ -4 ））
/ *：
0.000335350130466478
ある選択肢が他の選択肢よりもはるかに優れていると本当に思っているのであれば、おそらく実験を実行する必要はないでしょう:-)
通常、選択された選択実験の係数は、大きさが2未満です。これよりはるかに大きい効果が非常に優勢であるので、彼らは他の選択肢の効果を圧倒します。
事前手段を提供するという考えは、各選択肢のさまざまなレベルに対する相対的な好みを示すことです。これにより、設計者は、回答者に、すべての良好なレベルを持つプロファイルとすべての望ましくないレベルの属性を持つプロファイルとの間で選択を求めることを回避できます。このような選択セットでは、回答者全員が同じプロファイルを選択するため、情報が提供されません。
再：選択設計における事前平均および事前分散行列こんにちはLTW、
まずあなたの答えに感謝します！私はあと2つ質問を続けたいと思いました。
1。「この事前情報はすでに非常に強力です。」の基準値は何でしょう
以前の情報？
2。なぜあなたは-2から2までの範囲を選び、他の範囲を選ばなかったのでしょうか。g。-4から4まで？
宜しくお願いします、
ハーバート
再：選択設計における事前平均および事前分散行列平均値は、負から正に進み、ゼロになる必要があります。したがって、上記は機能しません。 私はのようなものを使うだろう
30 = -2
25 = -1.25
20 = -0.5
15 = 0.5
10 = 1.25
5 = 2 < - これが仮定される
30よりも5を選ぶ確率は、
経験値 （ 2 ） / （ 経験値 （ 2 ） + exp （ -2 ）＝ ０．９８２
この事前情報はすでに非常に強力です。
Re：選択設計における事前平均および事前分散行列こんにちは、
上記や他のいくつかの投稿/ビデオに基づいて事前の平均を理解したと思いましたが、添付の選択デザインが生成されている理由がわかりません。 コストと幸福の属性は値の昇順でリストされ、前の平均は上記のコンピューターの例に示されているように設定されます。 これにより、両方の長所を提供する選択肢セットが表示されなくなります。 ただし、示されているように、セット1、2、7、8は正しいです（幸福が多いほどコストが高くなります）が、他のセットでは、より低いコストでより多くの幸福を選択するオプションが提供されます。
幸福の問題にコストがかかるべきではないことに加えて、私はここで何が欠けていますか？ すべての選択セットは、あなたが幸福のためにもっとお金を払いたいかどうかをあなたに選ばせるはずです。
前もって感謝します。
Re：選択設計における事前平均および事前分散行列
