重要な非制御因子の推定コミュニティメンバーの皆様へ
DoE で追加された非制御因子について質問があります。
これらの要因の影響がモデルの誤差に反映されることを理解しています。
エラーが重大であると想像してください。したがって、これらの制御されていない要因の 1 つをモデル化して、その影響を確認し、モデル エラーが減少するかどうかを確認することを検討します。
この因子推定をどのように管理しますか?
このような制御されていない要因を積極的に推定できるように、DoE を実行する前に DoE にさらに実行を追加する必要がありますか?
この状況では、この制御されていない要因が他の要因によって変化し、決して直交しないため、問題は共線性に関するものですか?
したがって、他の要因に直交するこの制御されていない要因を事後的に実行することを追加して、計画を拡張しますか?
ありがとう、
ヒューゴ
Re: 重要な非制御因子の推定入力マークに感謝します。
Re: 重要な非制御因子の推定いいえ、制御されていない要因を他の要因とともに計画に追加します。 非制御因子の値は欠落したままです。 非制御因子の予想される影響を含め、通常どおりモデルを指定します。 各実行中の応答とともに、非制御因子の観測値を記録します。 効果は、残りのパラメータとともに推定されます。
非制御因子のレベルを指定できないため、計画的に直交性を実現できません。 いつものように、ランダム化は共線性を軽減するのに役立ちます。 パラメーター推定値は、推定されるために直交している必要はありません。 ただし、推定値間の相関が高いほど、推定値の分散が大きくなります。
Re: 重要な非制御因子の推定@マーティンデメル
