<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは！
Box-Bhenken、Central合成、Optimalデザインを使用してモデルを作成しました。ランダムな一様関数を使用して範囲内のランダム応答を割り当てた後、モデルを近似しました。
ランダムな回答を使用してこれらのデザインを評価できますか？はいの場合、どうですか。
JMPが与えられたモデルの実験試行回数をどのように計算するのかを知りたいのですが、試行の計算には別の公式がありますか？もしそうなら、どこでこれらの式を調べることができますか？参照を提供してください。
ありがとう
JMPには、設計された実験を構築してから対話的にモデルを構築することを可能にする機能が組み込まれています。 設計プラットフォームには診断機能も組み込まれています。
デザインを作成するときは、左上の赤いホットスポットに行き、Simulate Responsesを選択します。 これらはあなたが構築するデザインごとに異なります。 このオプションを選択すると、JMPは自動的に出力テーブルにモデルオプションを追加します。
モデルホットスポットを選択してスクリプトの実行を選択すると、JMPは標準最小二乗モデルを設定します。モデル設定の要素を変更しない場合は、実行を選択します。 そこからあなたはモデル出力を得るでしょう。
また、各デザインのデザイン評価を確認し、それをMake Tableを選択する前に実行できるようにすることをお勧めします。
私が特に有用だと思う2つの評価は、電力分析と相関関係のカラーマップです。 JMPヘルプでこれらの詳細を学ぶことができます。
実行回数は、要因の数とインタラクションを探すかどうかによって異なります。 言及した応答曲面設計は、データに非線形性や曲率があるかどうかを判断するためのものでもあります。 それらは、中心とハイパーキューブ/スペースの面の両方にデザインに中心点を追加することによってこれを行います。 主効果のみを探していて、2つのレベルをもつ連続因子がある場合、実行数を決定する式は2 ^ nです。ここで、nは因子の数です。 インタラクションを追加し始めると、実行回数が増えます。 最適設計は、インタラクションの決定に興味がある場合でも、実行回数を制限するのに役立ちます。
参考になるのはBox、Hunter、Hunter - "Statistics for Experimenters"です。
HTH
ビル
