DOE分析<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、みんな、
JMPにはかなり慣れていないし、特定の回答に対する混合物内のいくつかの成分の影響を調べるためにDOEを設定する過程においても、imです。私は主な効果と双方向の相互作用にだけ興味を持っています。モデルを当てはめる前に、等分散分布と正規分布のすべての仮定をチェックする必要がありますか？一元配置および二元配置分散分析を実行する場合は一般的に行いますが、DOEに必要ですか。
ありがとう
DOE分析はい、それは正しいやり方です。 予測変数の影響を理解できるように、応答の変化を誘導するようにDOEを明示的に実行しているため、応答変数に正規分布があるとは思われません。 ただし、モデルを作成した後は、理想的には正規分布するべき残差が残ります。 私は個人的にこの仮定についてあまり心配する必要はありません（もしそうであれば、それは仮定の長さではありません！）モデルの問題点や改善点
DOE分析このDaveをありがとう。私は自分の結果を分析している途中です。DOEからの応答値は正規分布ではありませんが、私が自分の要因をスクリーニングして関連するものの周りにモデルを構築すると、分析されたときに正規分布になる応答の残差を節約できます。これは仮定を検証するための正しい方法ですか？
乾杯、
クリス
DOE分析あなたはスクリーニングデザインに行ってもいいですね。また、カスタムデザインプラットフォームを使用して、モデルの主な効果と双方向の相互作用を指定し、必要な実行数を入力することもできます。カスタムデザインプラットフォームは、実験的シナリオの処理に関してより高い柔軟性を提供します。
DOE分析LouVとDaveのアドバイスをありがとう。私は混合デザインを使用するつもりでしたが、私が理解していることから、このアプローチは原料の割合が重要な場合に使用されます。ある成分の量を減らしても、他の成分の量には影響しません。特定の成分の有無が私の反応に影響を与えるかどうかを調べることに興味があるだけです。私はこれを行うためにスクリーニングDOEを使用することができないと私が考えるのは正しいですか？
DOE分析因子またはパラメータが相互に依存するため、混合DOEは独特のタイプのDOEです。それらは通常のDOEのものとは異なる振る舞いをするので、私はあなたがそれらのユニークな統計的性質を理解するためにあなたがミックスDOEについてジョンコーネルによるレビューを読むことを提案するでしょう。
http://www.jstor.org/pss/1266850
混合物の設計に関する決定的な本は、John Cornellによって入手可能です。
http://www.amazon.com/Experiments-Mixtures-Analysis-Probability-Statistics/dp/0471393673
DOE分析一般に、DOEデータは回帰モデルを使用して分析されます。 あなたが話している仮定は生データではなく残差に一般的に当てはまるので、その意味であなたは最初にモデルを構築しそして次に仮定を検証する必要があります。 これは、残差を調べることによって行うことができます。 DOEではデータ量が通常少ないので、視覚的にこれを行えば十分であることに注意してください。
デイブ
