如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值大家好，
我可以知道我們可以採用哪種方法從我們的DOE中找到具有最低可能變化的最佳平均值？
Rgrds
伊爾凡
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值我的計算機上不再安裝JMP 5，因此無法與您並行運行示例。儘管存在這種不足，我會盡力回答你的問題。
所以看起來你找到了對數線性方差 Fit Model啟動對話框右上角的下拉菜單中的個性 - 很好！看起來您沒有兩個用於線性預測器的選項卡，就像我們使用當前版本的JMP一樣，而是在效果列表中選擇一個術語並應用LogVariance屬性。那樣是對的！您可以輸入兩次相同的術語，一次輸入均值模型，再輸入方差模型。但是，JMP不會讓你輸入兩次相同的術語，所以如果你想在兩個模型中估計相同的效果，輸入它，為方差模型添加LogVariance屬性，然後再為平均模型添加它。有點笨拙，但這就是為什麼他們在更高版本中更改了界面！有用。
在你的例子中，你有 MoldTemp ，螺桿速度和他們的相互作用在平均模型的線性預測器中的效果，只有有效保留時間方差模型的線性預測器中的效應。（再次注意，您可以為任一模型設置任意效果組合。）
基於這些預測因子，結果表明平均模型的線性預測器中的所有項都是顯著的。該 LRT為等方差方差模型的報告與平均模型的ANOVA報告具有相同的目的：與簡化模型（恆定方差）相比，所提出的模型（主動方差效應）是顯著的。在這種情況下，我們拒絕零假設（常數方差），因為 p - 值非常小。
而且， Ť - 測試方差參數估計表示保持時間估計已經很大了 Ť -比。你也使用間隔 EXP（預算） 至 EXP（2 |估計|） 評估意義。如果此區間排除1，則估計值很高。（這最後一個陳述來自遙遠而且經常有錯誤的記憶，所以把它當作“一粒鹽”。）
提示：如果你選擇工具 > 救命 （ ？ ）然後點擊報告中的結果表（例如參數估計），JMP將直接對該信息進行解釋！
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值嗨馬克，
這是我的jmp界面的截圖，你可以看到我不能同時選擇標準最小二乘和對數線性方差個性，它只適用於這兩個選項之一
在基於上述因素組合構建模型後，這裡是我得到的，我如何解釋方差表的數據
使用這個jmp版本的另一件事我如何進行分析，以確定哪些因素對方差有很大影響，哪些因素對均值有很大影響。
如果我想運行對數線性方差模型，那麼我必須從屬性選項中添加logvariance效果
如果我的問題不明確，請告訴我，並提前感謝您的幫助
Rgrds
伊爾凡
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值首先，保存圖片。macOS和Windows都包含用於屏幕捕獲的實用程序應用程序。每個都足以達到此目的。然後單擊相片菜單欄中的按鈕，供您回复。將打開一個小對話框。點擊選擇文件選擇帶有圖像的文件。等到完成右下角的按鈕處於活動狀態，然後單擊它。
至於問題，我不知道你的意思。均值和方差的線性預測因子是分開的。您可以為每個人單獨輸入任何您喜歡的術語。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值親愛的馬克，
感謝您的持續支持，但不幸的是，在選擇了個性並選擇了對數線性方差選項後，當我嘗試將所有因素添加到構造模型效果中時，我必須為所有7個因子添加logvariance效果屬性。
方差參數估計
期限估計標準誤差t比率exp（估計）exp（2 |估計|）
攔截5.1223121 0.31623 16.1982 167.723 28130.9
MoldTemp＆Variance -0.143491 0.35355 -0.4059 0.86633 1.3324
螺桿速度和方差2.3306542 0.35355 6.5921 10.2847 105.774
保持時間和方差0.5258412 0.35355 1.4873 1.69188 2.86246
柵極尺寸和方差-0.278257 0.35355 -0.7870 0.7571 1.74458
週期時間和方差-0.458603 0.35355 -1.2971 0.63217 2.50229
水分和方差-0.312123 0.35355 -0.8828 0.73189 1.86684
壓力和方差0.311134 0.35355 0.8800 1.36497 1.86315
順便說一下，我可以在這個討論中粘貼一張圖片，以便我可以展示我得到了什麼
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值關鍵是要改變配件個性 。點擊標準最小二乘法 “適合模型”啟動對話框右上角的按鈕，然後選擇對數線性方差為了個性。你應該看到現在有兩個標籤用於效果 。第一個是平均線性預測器中的項，第二個是方差。您需要單獨指定兩者的線性預測變量。
如果對如何設置它仍然存在一些困惑，請告訴我。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值親愛的標記，我試圖使用JMP 5.1.2複製您的分析，但我不確定您使用哪個模型來執行此操作，您是否能夠顯示您是如何執行此操作的。當我嘗試使用標準最小二乘模型時，效果測試表明只有2個因素具有顯著的主效應。
效果測試
源Nparm DF平方和F比率Prob> F.
MoldTemp 1 1 770.0625 12.7571 0.0038
螺桿轉速1 1 5076.5625 84.0998 <.0001
保持時間1 1 3.0625 0.0507 0.8256
門尺寸1 1 7.5625 0.1253 0.7295
循環時間1 1 0.5625 0.0093 0.9247
水分1 1 0.5625 0.0093 0.9247
壓力1 1 95.0625 1.5748 0.2334
如何在JMP 5.1.2中運行方差效應似然比檢驗，這個功能在我的JMP版本中可用
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值我老實說不能說。這不是我的榜樣。我只是根據我對此示例數據表所做的對數變量模型和分析來陳述我的結論。我希望我展示的步驟（以及JMP指南的方向）將幫助您進行自己的分析。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值嗨馬克，
感謝您對該主題的詳細說明，示例中的任何理由都表明保持時間是影響方差的因素？或者僅僅是為了示例目的
Rgrds
伊爾凡Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值我使用的是最新版本的JMP（13.1.0），但對你的問題無關緊要。我只針對收縮反應擬合主效應線性預測器。以下是針對平均響應模型的固定效果測試報告：
您可以看到七個因素中的五個具有顯著的主效應。也就是說，有強有力的證據表明它們會影響平均反應。
以下是響應方差模型的方差效應似然比檢驗報告：
所以似乎沒有一個因素會影響響應的方差。該結果意味著具有包括具有恆定方差的正態分佈誤差的模型的普通最小二乘回歸是足夠的。
該結果還意味著這些因素都不能用於減少收縮的可變性。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值嗨mark，我的公司仍在使用JMP 5.1.2，從loglinear示例中它顯示了一個來自註塑成型數據集的示例。根據示例，從篩選設計實例確定'初步調查確定平均響應似乎僅隨前兩個因素變化，模具溫度和螺桿速度，並且方差似乎受到保持時間的影響'，然後我的問題是篩選設計如何能夠顯示這種反應Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值我不知道我們是否有一個視頻演示了Loglinear Variance Model，但是文件有個好例子 。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值親愛的馬克，
任何網絡廣播，顯示如何使用對數線性方差Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值您始終可以使用對數線性方差模型適合模型為此目的的對話。將適合性格改為對數線性方差 。然後定義線性預測器主要影響 （意思是）和另一個方差效應正如您通常對多變量線性模型所做的那樣。這樣你就可以為每個人分配一個探查器。您可以將擬合模型保存為列公式，然後在擬合之外的其他平台中使用它們。
您不需要復制此模型，但它們有幫助。您確實需要大量的自由度來處理錯誤。
閱讀更多相關信息救命 > 圖書 > 擬合線性模型 。第10章專門討論這個平台。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值邁爾斯等 人。在此參考中給出了同時建模均值和方差的概述：
http://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.1992.10475869?src=recsys
基本上它與建模兩個響應沒有什麼不同......當然，您需要在設計中進行複制以估計每個治療組合的方差。Fit Model平台中所有常用的共同優化，模擬工具，將針對您選擇的特定建模個性發揮作用。
在模擬方面，一條路徑在JMP預測分析器中（我假設您使用，因為您可以擬合實驗結果的模型），您可以使用Profiler框架中的模擬器為每個預測器分配目標值每個變量的變量，分佈形式，以及預測變量的均值和方差估計。根據需要添加其他噪音源。您甚至可以使用Profiler中每個因子設置的假設均值和方差運行模擬實驗...從模擬的角度來看，有很多不同的方法可以實現。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值我可以知道Robert Anderson在他的網絡直播中使用的JMP版本是什麼嗎？Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值嗨，彼得，您是否有任何關於我們如何對平均值進行建模以及響應方差的示例？因為對於方差我們需要來自相同條件的多個數據運行。你能詳細說明模擬方法你的意思是什麼嗎？Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值在很高的層面上，有許多可能的方法可以達到我喜歡稱之為“目標，最小變化”的解決方案。使用DOE你可以採用純粹的Taguchi風格方法並使用他的信噪比（很多理由避免這種方法......但我不想把這個線程變成Taguchi vs. 經典方法討論）。另一種方法是將響應的均值和方差建模為兩個獨立且不同的響應......然後使用JMP的共同優化功能來幫助平衡偏離目標的方差和最小方差。第三種方法是通過模擬。
Re：如何從DOE中尋找具有低變異的最佳平均值（我假設你已經收集了你的數據）。
你可以看第二個視頻（羅伯特安德森，'' 使用歷史生產數據來識別製造過程的改進 '） 在這個鏈接 （需要SAS配置文件）。它使用觀測數據，但是如何使用JMP的機制是相同的。
