Deflective Screening 및 표준 최소 제곱의 다른 매개 변수 추정안녕하세요!
구형 결정화 과정에서 중요한 요소를 찾고 싶습니다. 필자는 3 가지 레벨에서 6 가지 요인으로 4 가지 추가 실행 (2 가지 가짜 요인)과 함께 확정 스크리닝 디자인을 수행했습니다. 나는 여러 가지 다른 반응을 측정하고있다.
Fit Definitive Screening으로 데이터를 분석하고 결과를 얻었습니다. 계속해서 Standard Least Squares를 사용하여 모형을 만들었을 때 표준 최소 자승법 (Standard Least Squares)과 Fit 결정적 스크리닝 (Fit Definitive Screening)으로 작성된 모델에서 매개 변수 추정치가 서로 다른 것으로 나타났습니다. p- 값은 일부 요인에 대해서는 동일하고 다른 요소에 대해서는 매우 가깝습니다. 그것은 또한 하나의 요인 (V 비율)에서 견적에 마이너스 기호가 있다는 것을 나에게 걱정시킨다 (아래 사진 참조). 모델이 많이 바뀝니다. (+ 기호는 프로세스의 이해를 기반으로보다 논리적입니다.) 제가 아는 바와 같이 매개 변수 추정치는 동일해야합니다. 어떻게 동일한 매개 변수 견적을 얻을 수 있습니까?
다른 응답을 분석 할 때 다른 매개 변수 추정치도 있지만 부호 (+/-)는 동일하게 유지되었습니다. 그러나 Prediction Profiler의 Standard Least Squares 보고서의 일부 결과는 매우 비논리적이었습니다 (입자의 평균 직경에 대해 음수를 가짐). 그래서 Standard Least Squares 보고서에 문제가 있다고 생각하게됩니다. 따라서 Predicted Plot 등의 실제 데이터도 신뢰할 수 없습니다. 모델 피팅을 평가할 더 좋은 방법이 있습니까?
나는 또한 Standard Least Squares 보고서에서 예측 프로파일 러가 Y 축에 수익을 냈다는 사실을 알았습니다. 사실에도 불구하고 응답으로 Root Square Yield를 입력했습니다. Predicted Plot에 의한 Actual의 축에서 Root Square Yield가 사용됩니다. 어떻게 문제를 해결할 수 있습니까?
고맙습니다
재 : Defimive 스크리닝 및 표준 최소한의 사각형에 맞는 다른 매개 변수 견적나는 그 문제를 해결했다. 문제는 데이터 시트를 분석하여 factor의 최소값을 -1, 중간 값을 0, 최대 값을 1로 입력 한 것입니다. Fit Definitive Screening의 결과에는 차이가 없었지만 Standard Least Squares 및 Stepwise Regression과 큰 차이가 있습니다. 데이터 시트에 "실제"값을 입력하면 세 가지 분석의 결과가 모두 예상과 같았습니다.
도와 줘서 고마워.
재 : Defimive 스크리닝 및 표준 최소한의 사각형에 맞는 다른 매개 변수 견적전제에 감사드립니다. 나는 그것을 시도 할 것이다.재 : Defimive 스크리닝 및 표준 최소한의 사각형에 맞는 다른 매개 변수 견적나는 출판 된 결과 (저널, JMP 도움말 및 Dr. Jones)에 익숙하며 문제없이 복제했습니다. 다른 실험에서도 마찬가지입니다. 여기서는 공유 할 수 없습니다. 불일치는 한번도 없었습니다.
당신은 당신의 행동을 분명히 말하고 결과를 나눴습니다. 나는 그것을 해결할 수 없습니다. 이 사례를 JMP 기술 지원 (support@jmp.com)에 제출 한 다음 여기에서 해당 결과를 공유하는 것이 좋습니다. Fit Definitive Screening을 자신있게 사용할 수 있어야합니다.
재 : Defimive 스크리닝 및 표준 최소한의 사각형에 맞는 다른 매개 변수 견적아니요, 필자는 Fit Definitive Screening 이전에 응답 및 요인을 선택해야하는 창에서 수율을 변환했습니다.
그런 다음 Make Model을 클릭하고 모든 것을 그대로 둡니다 (Square Root Yield가 Fit Definitive Screening에서 요인으로 응답 및 요인으로 선택되었습니다). 모델을 클릭하기 만하면 같은 결과를 얻습니다.
변환되지 않은 응답을 분석 할 때도 다른 매개 변수 추정값을 얻는다는 점을 강조하고 싶습니다. 그러나 Stepwise 회귀 분석을 사용하여 동일한 데이터를 분석하면 표준 최소 자승 보고서의 매개 변수 추정치는 같습니다. 변환 된 데이터에서 얻은 결과를 비교하면 서로 다른 분석의 세 가지 매개 변수 추정치가 모두 다릅니다.
나는 우리가 다른 분석에 대해 이야기하고 있다는 것을 알고 있지만 Dr. Bradley Jones는 비디오에서 http://video.sas.com/detail/videos/analytics-in-action/video/4492688979001/a-new-analytical-approach-for-definitive-screening-designs , 매개 변수 추정치가 동일해야합니다. Fit Definitive Screening (추출 3)을위한 JMP의 예제 데이터에서도 마찬가지입니다. (이 예에서 매개 변수 추정치는 위에서 언급 한 세 가지 다른 분석과 동일합니다.
재 : Defimive 스크리닝 및 표준 최소한의 사각형에 맞는 다른 매개 변수 견적Fit Definitive Screening과 Fit Least Squares는 매우 다른 분석 결과라는 것을 기억하십시오. 전자는 후자가 한 단계 인 2 단계 분석입니다. 전자는 두 단계의 결과를 결합하여 두 번째 결과가 동시에 모든 결과를 얻습니다.
재 : Defimive 스크리닝 및 표준 최소한의 사각형에 맞는 다른 매개 변수 견적수율에 대한 실험을 디자인하고 루트 스퀘어 수율에 대한 새로운 열을 만드셨습니까? 테이블 스크립트는 변경 사항을 포착하지 않으므로 '사과와 오렌지'를 비교할 수 있습니다.
또한 데이터 테이블의 Model 스크립트를 사용하여 Fit Least Squares를 얻었습니까? 아니면 Fit Definitive Screening 플랫폼의 하단에서 Run Model을 클릭 했습니까? 다시 말하지만, 차이가있을 수 있습니다. 당신이 루트 스퀘어 수익률이 아닌 수율을 관찰한다는 사실은 나를 궁금하게 만듭니다.
반면 Y 변수에 Yield를 입력하고 Fit Model 대화 상자에서 변형을 적용 했습니까? 이 동작은 예측 프로파일 러에서 변환되지 않은 응답을 제공합니다.
나는 틀렸다는 것을 알고 있지만 불일치가 어디서 왔는지 알아 내려고하고 있습니다.
