DOEこんにちは、
DOE回帰式に関する質問があります。
Minitabでなぜ回帰式がコード化されていない単位に変換されるのか、なぜ階層モデルでのみ可能なのか理解できません
コード化されたユニットとコード化されていないユニットの係数間に数学的な方程式はありますか？そして、どのようにコード化されていない係数を解釈できますか？
おかげで、
日時：DOEMINITABの動作について話すことはできませんが、因子がコード化されている場合とされていない場合のモデルパラメーターの違いを説明できます。
推定値の相関を減らすのに役立つため、回帰または別の線形モデル手法を使用する場合は、少なくとも変数を中心に置く必要があります。また、インターセプトの意味のある解釈を提供します。これは、データの発信元での平均応答です。センタリングを行わないと、インターセプトには実際の物理的な意味がないことがよくあります。最後に、スケーリングの側面とは、すべての推定値が因子の全範囲にわたる応答の変化の半分を表すことを意味します。このように、各因子について可能な限り広い範囲を行使している場合、推定はスケール不変量を推定し、それらを比較できます。（たとえば、どの要因が最大の効果を生みますか？）それはコーディングなしでは不可能です。スケールの変更により、見積もりを任意に小さくまたは大きくすることができます。（たとえば、ディメンションの単位をメートルから光年に変更すると、意味がわかります。）
モデルを適合させた後、コーディングを削除できます。これにより、元のスケールで単位が変化したことがわかります。列式として保存し、式エディターを開き、エディターの上部にあるキーの近くにある赤い三角形をクリックして、[単純化]を選択します。式の中央揃えとスケーリングには定数のみが含まれるため、損失なしに変換できます。
注：コード化スケールと元のスケールを変換する場合は、モデル階層を維持することが非常に重要です。
元の因子とコード化された因子を使用すると、同一のモデル予測が得られますが、通常、より多くのモデルが期待されます。
日時：DOEDOE入門コースのコード化されたレベルのデモ用のスクリプトを添付しました。あなたはそれで遊ぶことができ、サイドパネルはレベルの2つの形式の間で変換する式を提供します。
日時：DOEごめんなさい。なぜ階層モデルにしかできないのかという部分には答えませんでした。
実際、非階層線形モデルを変換することは可能ですが、その場合、望ましくない変更につながります。近似モデルの用語は、単純化モデルに表示されない場合があります。近似モデルに表示されなかった用語は、単純化モデルに表示される場合があります。結果は正しいが、落ち着かない。ほとんどのアナリストはこの結果を好みません。
「The JMPer Cable」の古い号で、彼の行動に関する記事を共同執筆しました。それは、2008年春の第24号の9ページから始まります。
日時：DOEとても助かりました
日時：DOEとても助かりました
