DAMHIRSCHKUHHallo,
Ich habe einige Fragen zur DOE-Regressionsgleichung.
Ich verstehe nicht, warum Minitab die Regressionsgleichung in uncodierte Einheiten umwandelt und warum dies nur für hierarchische Modelle möglich ist?
Gibt es eine mathematische Gleichung zwischen den Koeffizienten der codierten und uncodierten Einheiten? und wie kann ich die uncodierten Koeffizienten interpretieren?
Danke,
Betreff: DOEVielen Dank, das war sehr hilfreich
Betreff: DOEVielen Dank, das war sehr hilfreich
Betreff: DOEEs tut mir leid. Den Teil, warum dies nur für hierarchische Modelle möglich ist, habe ich nicht beantwortet.
Eigentlich ist es möglich, nicht-hierarchische lineare Modelle zu konvertieren, allerdings führt dies in diesem Fall zu unerwünschten Änderungen. Begriffe im angepassten Modell erscheinen möglicherweise nicht im vereinfachten Modell. Begriffe, die im angepassten Modell nicht vorkommen, erscheinen möglicherweise im vereinfachten Modell. Die Ergebnisse sind korrekt, aber beunruhigend. Den meisten Analysten gefällt dieses Ergebnis nicht.
Ich war Mitautor eines Artikels in einer alten Ausgabe von „The JMPer Cable“ über sein Verhalten. Es beginnt auf Seite 9 der Ausgabe 24, Frühjahr 2008.
Betreff: DOEIch habe ein Skript für eine Demonstration der codierten Ebenen aus unserem DOE-Einführungskurs beigefügt. Sie können damit spielen und in den Seitenfeldern finden Sie die Formeln zum Umrechnen zwischen den beiden Ebenenformen.
Betreff: DOEIch kann nichts zum Verhalten von MINITAB sagen, aber ich kann den Unterschied zwischen den Modellparametern erklären, wenn die Faktoren codiert sind oder nicht.
Wir sollten unsere Variablen zumindest zentrieren, wenn wir Regression oder eine andere lineare Modelltechnik verwenden, da dies dazu beiträgt, die Korrelation der Schätzungen zu verringern. Es bietet auch eine sinnvolle Interpretation des Achsenabschnitts: Es handelt sich um die mittlere Antwort am Ursprung der Daten. Ohne Zentrierung hat der Achsenabschnitt oft keine wirkliche physikalische Bedeutung. Schließlich bedeutet der Skalierungsaspekt, dass alle Schätzungen die Hälfte der Änderung der Antwort über den gesamten Bereich des Faktors darstellen. Auf diese Weise sind die Schätzungen skaleninvariant und können verglichen werden, wenn wir für jeden Faktor den größtmöglichen Bereich nutzen. (Welche Faktoren erzeugen beispielsweise den größten Effekt?) Ohne Kodierung ist das nicht möglich. Ich kann die Schätzungen durch einen Maßstabswechsel beliebig klein oder groß machen. (Ändern Sie beispielsweise die Einheiten einer Dimension von Metern in Lichtjahre und Sie werden verstehen, was ich meine.)
Sie können die Codierung nach der Montage des Modells entfernen. Auf diese Weise können Sie sehen, wie sich die Einheit im Originalmaßstab ändert. Speichern Sie es als Spaltenformel, öffnen Sie den Formeleditor, klicken Sie auf das rote Dreieck neben den Tasten oben im Editor und wählen Sie Vereinfachen. Die Zentrierung und Skalierung in der Formel betrifft nur Konstanten, sodass diese verlustfrei umgerechnet werden können.
HINWEIS: Es ist sehr wichtig, dass Sie die Modellhierarchie beibehalten, wenn Sie beabsichtigen, zwischen dem codierten Maßstab und dem Originalmaßstab zu konvertieren.
Die Verwendung der ursprünglichen Faktoren und der codierten Faktoren führt zu identischen Modellvorhersagen, wir erwarten jedoch normalerweise mehr von unseren Modellen.
