DOEからの低変動で最適平均を探す方法こんにちは、みんな、
私たちのDOEから、可能な限り最小の変動を持つ最適な平均を見つけるために私たちができる方法は何かを知っていますか？
Rgrds
イルファン
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか私はもうJMP 5をコンピューターにインストールしていないので、あなたと並行して例を実行することはできません。私はその不備にもかかわらずあなたの質問に答えるために最善を尽くします。
それで、あなたが見つけたように見えます対数線形分散 Fit Model起動ダイアログの右上隅にあるドロップダウンメニューの個性 - いいね！現在のバージョンのJMPのように線形予測子に2つのタブがないように見えますが、代わりに[効果]リストで用語を選択して[LogVariance]属性を適用します。その方法は正しいです！同じ項を2回入力することができます。1回は平均モデル用、もう1回は分散モデル用です。ただし、JMPでは同じ項を2回入力することはできません。両方のモデルで同じ効果を推定する場合は、それを入力し、分散モデルにLogVariance属性を追加してから、平均モデルに再度追加します。。少し不器用ですが、それが彼らが新しいバージョンでインターフェースを変更した理由です！できます。
あなたの例では、あなたは金型温度 、スクリュースピード 、そして彼らのインタラクション平均モデルの線形予測子における効果 HoldTime 分散モデルの線形予測子における効果。（どちらのモデルに対しても効果の組み合わせを設定できます。）
これらの予測子に基づいて、結果は、平均モデルの線形予測子のすべての項が有意であることを示しています。の等分散のLRT 分散モデルのレポートは、平均モデルのANOVAレポートと同じ目的を果たします。これは、提案モデル（アクティブ分散効果）が縮小モデル（一定分散）と比較して有意であることを示します。この場合、帰無仮説（定数分散）を棄却します。 p 値は非常に小さいです。
さらに、トンのテスト分散パラメータ推定ことを示しますホールドタイム見積もりは大きいトン -比率。あなたも間隔を使用 exp（見積もり） に exp（2 |推定|） 有意性を評価する。この間隔に1が含まれていない場合、推定値は有意です。（この最後の文は、遠く離れた、しばしば欠陥のある記憶からのものですので、「塩の粒」と一緒にそれを取ってください。）
ヒント：選択した場合道具 > 助けて （ ？ ）そしてレポート（例えばパラメータ推定値）の結果の表をクリックすると、JMPはその情報の説明に直接行きます！
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すかハイマーク、
標準最小二乗法と対数線形分散パーソナリティの両方を一緒に選択することはできません。これは、これら2つのオプションのうちの1つでのみ機能します。
上記の要素の組み合わせに基づいてモデルを構築した後、ここで得られたものが得られます。分散テーブルのデータをどのように解釈しますか。
このjmpバージョンを使用して別のことはどのように私はあなたがどの要因が分散に強い影響を与えているか、そしてどの要因が平均に強い影響を与えているかを決定するために行った分析をします。
対数線形分散モデルを実行したい場合は、属性オプションから対数分散効果を追加する必要があります。
私の質問が明確でないかどうか私に知らせてくださいそしてあなたの助けを前もって感謝します
Rgrds
イルファン
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すかまず、写真を保存してください。macOSとWindowsの両方にスクリーンキャプチャ用のユーティリティアプリが含まれています。それぞれがこの目的には十分です。次にをクリックします写真返信用のメニューバーのボタン。小さなダイアログが開きます。クリックファイルを選択画像のあるファイルを選択します。まで待つ完了右下隅のボタンがアクティブになっているので、それをクリックします。
問題に関しては、私はあなたが何を意味するのかわからない。平均と分散の線形予測子は別々です。あなたは独自にあなたがそれぞれのためにあなたが好きな用語を入力することができます。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか親愛なるマーク、
継続的なサポートをありがとう、しかし残念ながらパーソナリティを選択して対数線形分散オプションを選択した後、すべての要素を構築モデル効果に追加しようとしたとき、7つの要素すべてについて対数分散効果属性を入れなければなりません。
分散パラメータ推定
項推定値標準誤差t比exp（推定値）exp（2 |推定値|）
インターセプト5.1223121 0.31623 16.1982 167.723 28130.9
モールド温度と分散値-0.143491 0.35355 -0.4059 0.86633 1.3324
ねじ速度と分散2.3306542 0.35355 6.5921 10.2847 105.774
保持時間と分散0.5258412 0.35355 1.4873 1.69188 2.86246
ゲートサイズとばらつき-0.278257 0.35355 -0.7870 0.7571 1.74458
サイクルタイムと差異-0.458603 0.35355 -1.2971 0.63217 2.50229
湿気と分散-0.312123 0.35355 -0.8828 0.73189 1.86684
圧力と分散0.311134 0.35355 0.8800 1.36497 1.86315
ところで私は私が私が何を得ているのかを示すことができるようにこの議論に絵を貼り付けるための方法があります
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか鍵はフィッティングを変更することです人 。クリック標準最小二乗 Fit Model起動ダイアログの右上隅にあるボタンをクリックして、対数線形分散性格のために。君は見るべきだ 2つのタブがエフェクト用になりました 。最初のものは平均のための線形予測子の項のためのものであり、2番目は分散のためのものです。両方に対して線形予測子を別々に指定する必要があります。
設定方法についてまだ混乱があるかどうかを教えてください。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか親愛なるマーク、私はあなたの分析をJMP 5.1.2を使用して再現しようとしていましたが、どのモデルを使用したのかわかりません。標準的な最小二乗モデルを使用しようとしたとき、効果テストは2つの要因だけが重要な主な効果を持っていることを示しています。
効果テスト
ソースNparm DF平方和F比率プローブ> F
MoldTemp 1 1 770.0625 12.7571 0.0038
ねじの速度1 1 5076.5625 84.0998 <.0001
保持時間1 1 3.0625 0.0507 0.8256
ゲートサイズ1 1 7.5625 0.1253 0.7295
サイクルタイム1 1 0.5625 0.0093 0.9247
湿気1 1 0.5625 0.0093 0.9247
圧力1 1 95.0625 1.5748 0.2334
JMP 5.1.2で分散効果尤度比検定をどのように実行しますか？この機能は私のJMPバージョンで使用可能ですか？
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか私は正直に言うことはできません。私の例ではありません。この例のデータ表を使用して行った対数分散モデルと分析に基づいて結論を述べただけです。私が示したステップ（そしてJMPガイドへの指示）があなた自身の分析に役立つことを願っています。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すかハイマーク、
この件に関する詳細な説明のおかげで、この例では、ホールドタイムが分散に影響を与える要因であると実際に述べられている理由があるのでしょうか。
Rgrds
イルファン再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか最新バージョンのJMP（13.1.0）を使用していますが、質問には関係ありません。主な効果はShrinkageレスポンスに対する線形予測子にのみ当てはまります。平均応答のモデルに関する固定効果テストのレポートは次のとおりです。
7つの要因のうち5つが大きな主な影響を及ぼしていることがわかります。つまり、平均的な反応に影響を与えるという強力な証拠があります。
応答の分散のモデルについての分散効果尤度比検定レポートは次のとおりです。
したがって、どの要因も応答の分散に影響を与えないようです。この結果は、一定の分散を持つ正規分布誤差を含むモデルによる通常の最小二乗回帰で十分であることを意味します。
この結果はまた、収縮率の変動を減らすためにこれらの要素のどれも使用できないことを意味します。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すかこんにちはマーク、私の会社はまだ対数線形の例からそれは射出成形データセットからの例を示していることを、JMP 5.1.2を使用しています。例によると、スクリーニング設計例「予備調査により、平均応答は最初の2つの要因、金型温度とスクリュー速度によってのみ異なるように見え、分散は保持時間によって影響されるように見える」と決定された私が持っている質問は、スクリーニングデザインがどのようにこの反応を示すことができるのかということです再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか対数線形分散モデルを示すビデオがあるかどうかはわかりませんが、ドキュメンテーションがあります良い例え 。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか親愛なるマーク、
対数線形分散の使用方法を示すWebキャスト再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか対数線形分散モデルは、つぎのようにしていつでも使用できます。フィットモデルこの目的のためのダイアログ。フィッティングパーソナリティをに変更対数線形分散 。次に、の線形予測子を定義します。主な効果 （意味）と別の分散効果あなたが通常多変量線形モデルをするように。このようにあなたはそれぞれのためのプロファイラーも持っています。フィットモデルを列式として保存してから、フィット以外の他のプラットフォームで使用することができます。
このモデルの複製は必要ありませんが、役に立ちます。あなたはエラーのために多数の自由度を必要とします。
についてもっと読む助けて > 本 > 線形モデルの近似 。第10章はこのプラットフォームに特化しています。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すかマイヤーズら。al。この参考文献では、平均と分散を同時にモデル化することの概要を説明します。
http://amstat.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00031305.1992.10475869?src=recsys
本質的には、2つの応答をモデル化することと同じです。もちろん、各治療の組み合わせに対する分散を推定するには、設計内で複製が必要になります。あなたが選択した特定のモデリングパーソナリティのために、Fit Modelプラットフォームのすべての通常の共最適化、シミュレーションツールが有効になります。
シミュレーション面では、1つのパスがJMP Prediction Profiler内にあります（実験結果のモデルに適合できるので、これを使用すると思います）。ProfilerフレームワークのSimulatorを使用して、各予測子にターゲット値を割り当てることができます。変数、各変数の分布形式、予測子の平均と分散の推定 あなたが合うように他のノイズ源を追加します。プロファイラ内の各ファクタ設定に対して想定される平均と分散を使用してシミュレート実験を実行することもできます。これをシミュレーションの観点から実行するには、さまざまな方法があります。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すかRobert Andersonが彼のWebキャストで使用しているJMPバージョンは何ですか？再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すかこんにちはピーター、あなたは平均の応答と同様に応答の分散をモデル化する方法の例をあなたは持っていますか？分散のために我々は同じ条件ランからの複数のデータを必要とします。シミュレーションアプローチについて詳しく教えてもらえますか。再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか高レベルでは、私は「最小の変動で」目的とする解決策に到達するための可能な方法がいくつもあります。DOEを使用すると、純粋なTaguchiスタイルのアプローチを採用し、彼のS / N比を使用することができます（この方法を回避する多くの理由...しかし、このスレッドをTaguchiに変換したくないのですが 古典的方法論の議論）。もう1つのアプローチは、応答の平均と分散を2つの別々の異なる応答としてモデル化することです。次にJMPの共最適化機能を使用して、ターゲットからの偏差と最小の分散のバランスをとります。3番目の方法はシミュレーションです。
再：どのようにDOEからの低い変動で最適な平均を探すか（私はあなたがすでにあなたのデータを収集していると仮定しています）。
あなたは2番目のビデオを見ることができました（ロバートアンダーソンによって、過去の生産データを使用して製造プロセスの改善を特定する '）でこのリンク （SASプロファイルが必要） 観測データを使っていますが、JMPの使い方の仕組みは同じです。
