Anzahl der DOE-StufenHallo-
Ich habe folgende Frage von einem Kunden erhalten:
"Meine Frage konzentrierte sich mehr darauf, den Unterschied zwischen quadratisch und linear besser zu bestätigen. Ich erwarte nicht, dass es kubisch oder höher ist. Dies ist hauptsächlich auf die Besorgnis über Fehler in meinen Experimenten zurückzuführen, bei denen ich nicht irrtümlich die Schlussfolgerung ziehen möchte, dass eine Korrelation quadratisch ist, da einige der Abtastpunkte weit genug entfernt sind, um in ein Quadrat besser als in eine lineare Anpassung zu passen. Lassen Sie mich wissen, ob dies sinnvoll ist oder ich missverstehe. Für mich würden 4 oder mehr Ebenen einen stärkeren Beweis für die Krümmung liefern. Dadurch würde ich mich wohl fühlen, wenn ich zu dem Schluss komme, dass die Krümmung nicht mit der Zufälligkeit meines Tests zusammenhängt. "
Im Wesentlichen möchte er wissen, ob er mehr Ebenen (mehr als 3) hinzufügen sollte, um mehr Vertrauen in die Wahl eines linearen oder quadractischen Modells zu haben.
Meine Antwort an ihn, obwohl ich ihm sagte, ich würde mich mit anderen Kollegen erkundigen, sollte er:
1) Sehen Sie sich die grafische Beziehung im Vorhersageprofiler an, um zu sehen, ob eine Krümmung vorliegt
2) Um sicherzugehen, dass es eine statistische Beziehung gibt, schauen Sie sich die Effekttabelle an und wenn das Quadrat statistisch signifikant ist, behalten Sie es bei.
3) Wenn Sie über die Ressourcen verfügen, um weitere Läufe auszuführen, probieren Sie es aus!
Hat jemand noch andere Gedanken?
Re: Anzahl der DOE-StufenHallo Alisa,
Ich sollte für die hinzugefügte Datentabelle beachten, dass Sie feststellen können, dass Evaluate Design sich beschwert (es betrachtet die Kombinationen aus Modell und nicht zulässigen Kombinationen und kann den AF nicht finden) Ich muss sehen, wie man das für JMP 15 anspricht ...)
Ich mag Peters Idee, ein gewichtetes A-optimales Design auszuprobieren.
Ich füge hinzu, dass ich manchmal die orthogonalen Polynome verwenden möchte, um Quadratics (jsl: ortho poly) zu überprüfen, da manchmal das einfache Quadrat für die quadratischen Blätter verwendet wird, die es unterlastet haben. Das heißt, ich nehme etwas wie die Spalte A und zerlege es in Spalten (eine für die lineare Komponente und eine für die quadratische), und benutze diese zum Modellieren. Sie ziehen es möglicherweise vor, nach der ursprünglichen Codierung zum einfacheren Modell zurückzukehren, aber es kann hilfreich sein, auf quadratische Effekte hinzuweisen, die möglicherweise vorhanden sind.
Wenn Sie das Wu- und Hamada-Buch haben, wird in Kapitel 1 darüber gesprochen - zumindest in der Erstausgabe.
Prost,
Ryan
Re: Anzahl der DOE-Stufen @phersh Absolut! Hier ist es. Ich habe einige falsche Daten erstellt, um ihm zu zeigen, wie man sie in JMP analysiert.
Re: Anzahl der DOE-StufenAlisa,
Wäre es möglich, die von Ihnen und Don erstellte Datei gemeinsam zu nutzen?
Haben Sie auch ein gewichtetes A-optimales Design in Betracht gezogen, bei dem der Fokus auf den quadratischen Effekt (e) von Interesse liegt?
Ich würde denken, dass mehr Läufe an Endpunkten und Mittelpunkten Ihnen ein besseres Gefühl geben würden, wenn wirklich ein aktiver quadratischer Effekt vorliegt. Anstatt 4 Ebenen zwischen den beiden Endpunkten auszuwählen.
Re: Anzahl der DOE-StufenEhrlich gesagt hört sich das an, als wäre eine Menge Arbeit geleistet worden! Ich bin mir nicht sicher, warum ich das verstehe, aber das ist im Moment nicht wichtig. Ich bin sicher, dass Sie und Don etwas passendes getan haben. Was die Bewertung der Macht angeht, denke ich, dass Sie immer noch können. Nehmen Sie die Datentabelle, die Sie analysieren, und wählen Sie einfach DOE> Designdiagnose> Design auswerten. Sie geben die Faktoren und das Modell an und es sollte die Bewertung durchführen. Es muss nicht etwas sein, das von Custom Design erstellt wurde.
Re: Anzahl der DOE-StufenJa. Nachdem ich den Beitrag erstellt hatte, dachte ich über Power nach. Mit seinem speziellen DOE kann ich die Leistung nicht überprüfen (oder zumindest glaube ich nicht, dass ich es kann). Er hat 6 Faktoren, von denen er jedoch nur drei verwenden wollte. Mit der Hilfe von @DonMcCormack , haben wir über CD ein DOE mit X1-> X3 erstellt, um die 3 Stufen als diskrete Zahlen und X4-> X6 als kategoriale Faktoren mit 6 Stufen darzustellen. Die sechs Stufen von X4 → X6 repräsentierten die 6 Faktoren. Wir haben das Design erstellt und es hatte 36 Läufe. Wir haben dann den Filter für unzulässige Kombinationen verwendet, um zwei ausgewählte Faktorsituationen zu unterbrechen. Dann mussten wir einen Stapel mit mehreren Serien erstellen, um die Ebenen und Faktoren zu stapeln, und dann eine Aufteilung, um sie in die entsprechenden Spalten zu bringen. Dann fügten wir in der Antwortspalte hinzu und ich zeigte ihm den Weg zur Analyse mit Fit Model, da das Model-Skript nicht funktionieren würde. Macht das Sinn? Am Ende des Tages kann also das DOE nicht mit der Leistungsanalyse bewertet werden. Ich kenne keinen Weg, um die Macht dieses DOE "von Hand / roher Gewalt" zu überprüfen. Fehlt mir etwas?
Re: Anzahl der DOE-StufenSie können überprüfen, was besser ist. Im Wesentlichen will er hohe Leistung für die quadratischen Terme. Er muss wirklich wissen, ob sie echt sind oder nicht. Das Standarddesign ist ein D-Optimal-Design, aber ein I-Optimal-Design eignet sich besser für die Schätzung quadratischer Terme. Daher sollte er ein I-Optimal-Design verwenden (etwas bessere Leistung bei den Quadraten, jedoch bei den Haupteffekten und Interaktionen weniger Leistung also gibt es da einen Kompromiss).
Ich habe ein I-optimales Design für einen Faktor erstellt (die Ergebnisse gelten für mehr Faktoren) und ein quadratisches Modell (12 Läufe). Dies führt zu einem Design auf 3 Ebenen. Die Leistungsanalyse sieht folgendermaßen aus:
Jetzt erstelle ich ein I-optimales Design in 12 Läufen mit 4 Ebenen. Ich muss Discrete Numeric dafür wählen, aber solange ich nur das quadratische Modell einschätze, ist das in Ordnung. Hier ist die Leistungsanalyse für dieses Design:
Wie Sie sehen, erhalten Sie tatsächlich weniger Leistung für den quadratischen Term, wenn Sie weitere Ebenen hinzufügen (Sie erhöhen die Leistung der Haupteffekte). Wir haben eine ähnliche Demonstration in unserer benutzerdefinierten experimentellen Designklasse. Sie haben eine bessere Chance, die Krümmung zu erkennen, indem Sie weniger Stufen verwenden.
Hier ist der Gesamtvergleich von Power PLUS. Ich habe das Diagramm "Fraction of Design Space" hinzugefügt. Das 3-Stufen-Design bietet eine bessere Leistung für Quadrate (keine Haupteffekte) UND bietet eine bessere Vorhersageabweichung. Insgesamt denke ich, dass 3 Stufen die vier Stufen übertreffen, wenn es nur ein quadratisches Modell ist.
