Mischungsentwurf mit Antwort in%<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich habe ein Beispiel für ein Mischungsdesign mit den Antwortdaten in Prozent beigefügt. Wenn Sie Standard-Kleinstquadrate verwenden, können Vorhersagen zwischen 0 und 100% getroffen werden. Gibt es keine Möglichkeit, Antworten auf 0 und 1 oder 0 und 100 zu beschränken? Das verallgemeinerte lineare Modell kann keine Mischungseffekte annehmen.
Re: Mixture Design mit Response in%Ja. Das macht jetzt alles für mich Sinn. Danke, Michael. Ich habe jetzt eine praktischere Analyse.
Re: Mixture Design mit Response in%Ich glaube, das liegt daran, dass Ihre erste Antwort in der Logit-Transformation log (y / [1-y]) undefiniert ist. Sie erhalten am Ende einen Nenner = 0.
Haben Sie meine Notiz darüber gesehen, wie Sie sich daran anpassen? (Ändern Sie das Ergebnis auf ungefähr 1; z. B. 0,995; etwas, das durch Ihr Gefühl der Unpässlichkeit und der Messgenauigkeit gestützt wird.)
Re: Mixture Design mit Response in%Ursprünglich begann ich mit einer Wahrscheinlichkeitssäule (y / 100). Schauen Sie sich die JMP-Warnung an, die ich bekomme, wenn ich versuche, das Modell auszuführen, nachdem ich die Logit-Umwandlung ausgewählt habe.
Re: Mixture Design mit Response in%Ich habe diesen Beitrag über ln versus log gelöscht, da JMP zwar ln in der Liste der Funktionen nicht auflistet (lnz ist zwar aufgeführt), aber ln erkennt, wenn Sie es manuell in das Formelfeld eingeben.
Ein alternativer, aber ähnlicher Ansatz besteht darin, eine neue Spalte zu erzeugen, die als p bezeichnet wird und durch die Formel y / 100 definiert wird. Im Dialogfeld für die Modellierung der kleinsten Quadrate können Sie p für das Y-Feld auswählen. Wenn Sie p im Y-Feld auswählen, können Sie die Logit-Transformation auswählen. Dies hat den Vorteil, dass Sie beim Anpassen des Modells das Logit nicht manuell abwickeln müssen, um zu p zu gelangen. Zum Beispiel können Sie die Formel direkt für p speichern, und der Profiler zeigt direkt, wie sich p ändert, wenn sich die Mischung ändert. Sie müssen noch herausfinden, was für p = 0 oder p = 1 zu tun ist. Wenn Sie in der Modellausgabe die Option Automatische Neuberechnung auswählen, können Sie den ausgewählten Wert ändern, um 0 oder 100 zu ersetzen, und die Modelländerung als Ergebnis beobachten.
Re: Mixture Design mit Response in%Um die vorhergesagten transformierten Antworten (Y ') wieder in native Einheiten (Y) umzuwandeln:
Y = 100 * Exp (Y ') / (1 + Exp (Y'))
Ich stelle fest, dass ich bei der Ausführung Ihres Modells die beiden größten Antworten (Läufe 1 und 12) sehr große Residuen hatte. Dies ist wahrscheinlich auf die logarithmische Natur der Transformation zurückzuführen. Sie können dies mit der Anpassung an die 100% ige Antwort etwas reduzieren. Wenn Ihre Anzeige als Ganzzahl auf Genauigkeit hinweist, erhöhen Sie die Anpassung auf 0,5%. Wenn Sie darauf hinweisen, dass die Genauigkeit zwischen 99,5 und 99,99 liegt, ist dies ohne praktische Bedeutung.
Re: Mixture Design mit Response in%Bitte schön.
Beachten Sie, dass Y = 0 und Y = 100 undefiniert sind (log (0) und Nenner = 0). Ich stelle diese um ± 0,01 ein. Sie können eine kleinere oder größere Einstellung verwenden, die sich möglicherweise auf die Empfindlichkeit und Variabilität Ihrer Messungen bezieht. Je kleiner die Einstellung ist, desto extremer ist der transformierte Wert.
Wie auch in einer anderen Antwort darauf hingewiesen wurde, ist ln (log base e) log in JMP.
Michael
Re: Mixture Design mit Response in%Michael,
Könnten Sie die Beispieldatei mit der korrigierten Umwandlung zurücksenden? Ich habe Probleme damit.
Re: Mixture Design mit Response in%Ups, für Ergebnisse zwischen 0 und 1 y ' = ln (y / [1-y]).
Re: Mixture Design mit Response in%Die Logit-Transformation der Antwort kann geeignet sein: y '= ln ([y - untere Grenze] / [obere Grenze - y]); für Ergebnisse zwischen 0 und 1 y '- ln (y / [1-y]). Dies lässt keine Antworten = 0 oder 1 zu, gewährleistet aber, dass y 'innerhalb der Grenzen bleibt.
