Diseño de Mezcla con Respuesta en%<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />He adjuntado un ejemplo de diseño de mezcla con datos de respuesta en porcentajes. Cuando utiliza mínimos cuadrados estándar, es posible tener predicciones fuera de 0 y 100%. ¿No hay manera de restringir las respuestas a 0 y 1 o 0 y 100? El modelo lineal generalizado no puede tener efectos de mezcla.
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Sí. Todo tiene sentido para mí ahora. Gracias michael Ahora tengo un análisis más práctico.
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Creo que esto se debe a que su primera respuesta será indefinida en la transformación logit, log (y / [1-y]). Terminarás con un denominador = 0.
¿Viste mi nota sobre el ajuste de esto? (Cambie el resultado a algo cercano a 1; p. Ej., 0.995; algo que esté respaldado por su percepción de que no hay diferencia práctica y precisión de medición)
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Originalmente, comencé con una columna de probabilidad (y / 100). Mire la alerta JMP que recibo cuando intento ejecutar el modelo después de haber elegido la transformación logit.
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Eliminé esa publicación acerca de ln versus log porque, aunque JMP no lista ln en la lista de funciones (aunque lnz está en la lista), reconoce ln si la escribe manualmente en el cuadro de la fórmula.
Un enfoque alternativo pero similar es generar una nueva columna llamada, digamos, p, definida por la fórmula y / 100. Luego, el cuadro de diálogo Modelo de mínimos cuadrados le permite elegir p para el cuadro Y y, si selecciona p en el cuadro Y, puede elegir la transformación logit. Esto tiene la ventaja de que cuando ajusta el modelo no tiene que desenrollar manualmente el logit para llegar a p. Por ejemplo, puede guardar directamente la fórmula para p, y el generador de perfiles muestra directamente cómo p cambia cuando cambia la mezcla. Todavía tienes que averiguar qué hacer para p = 0 o p = 1. Si selecciona Recalcación automática en la salida del modelo, puede cambiar el valor seleccionado para reemplazar 0 o 100 y observar como cambia el modelo.
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Además, para convertir las respuestas transformadas predichas (Y ') de nuevo a unidades nativas (Y):
Y = 100 * Exp (Y ') / (1 + Exp (Y'))
Noté que cuando ejecuté su modelo, las dos respuestas más grandes (corridas 1 y 12) tenían residuos muy grandes. Esto se debe probablemente a la naturaleza logarítmica de la transformación. Puede reducir esto un poco con el ajuste a la respuesta del 100%. Si su reporte como enteros es indicativo de precisión, incremente el ajuste a 0.5%, sugiriendo que la precisión hace que la diferencia entre 99.5 y 99.99 no tenga importancia práctica.
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Aqui tienes.
Observe que Y = 0 e Y = 100 estarán indefinidos (log (0) y denominador = 0). Los ajusto por ± 0.01. Podría usar un ajuste más pequeño o más grande, posiblemente relacionándolo con la sensibilidad y variabilidad de sus mediciones. Cuanto menor sea el ajuste, más extremo será el valor transformado.
Además, como se señaló en otra respuesta, ln (log base e) se registra en JMP.
Miguel
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Miguel,
¿Podrías enviar el archivo de muestra con la transformación corregida? Estoy teniendo problemas con eso.
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%Ups, para resultados entre 0 y 1 y ' = ln (y / [1-y]).
Re: Diseño de Mezcla con Respuesta en%La transformación logit de la respuesta puede ser adecuada: y '= ln ([y - límite inferior] / [límite superior - y]); para resultados entre 0 y 1 y '- ln (y / [1-y]). Esto no aceptará respuestas = 0 o 1, pero garantiza que y 'se mantenga dentro de los límites.
