DOE - Qual è il tipo di modellazione del fattore simbolizzato?Ciao,
Quando progetto DOE, c'è una domanda sul tipo di modellazione del fattore.
Il valore effettivo del fattore da utilizzare nell'esperimento sono dati continui, ma è simbolizzato in modo che l'utente possa selezionare solo alcuni valori specifici.
Il valore simbolizzato del fattore (x) è compreso tra 0 e 16. (numero intero) Ma i valori effettivi vengono diminuiti come funzione esponenziale. (1 / e ^ x)
Se uso il valore simbolizzato per fattore, quale tipo di modellazione dovrebbe essere selezionato? continuo o discreto o categorico?
Ri: DOE - Qual è il tipo di modellazione del fattore simbolizzato?Non conosco la risposta ma ecco alcune considerazioni per aiutarti a trovare la risposta.
Come modellerai l'effetto di questo fattore? Produrrà una risposta lineare o non lineare? Interagirà con altri fattori?
Di quanti livelli hai bisogno? Vuoi livelli ottimali per il modello specificato o vuoi specificare tu stesso i livelli?
Vorrei utilizzare il tipo di fattore Continuo in generale e consentire a JMP di determinare i livelli ottimali per stimare i parametri del modello. Userei il tipo di fattore numerico discreto se dovessi specificare i livelli del fattore e modellare un fattore continuo. Il tipo di fattore categoriale è anche possibile, ma in base alla tua breve descrizione non sembra essere una buona scelta.
Non capisco il tuo significato del termine "simbolizzato", quindi potrei sbagliarmi su ciò che vuoi fare. Quindi il livello del fattore è solo il potere della reciproca funzione esponenziale? Suggerisco di usare una funzione p per il bene del modello di regressione lineare se il fattore cambierà in modo esponenziale.
Ri: DOE - Qual è il tipo di modellazione del fattore simbolizzato?Aggiungerò una domanda a coloro che hanno contribuito @markbailey :
1. Dal punto di vista della comunicazione e dell'interpretazione dei risultati, i valori trasformati creeranno confusione o confonderanno le acque che si infrangono sull'uso pratico del modello per prendere decisioni o approfondimenti esplicativi? Molte, se non tutte, le visualizzazioni di JMP useranno i valori contenuti nella tabella dei dati grezzi che sono stati usati per la modellazione come valori degli assi xey e se questi valori non sono significativi o mascherano il tuo messaggio, allora potresti voler pensare a come crea queste visualizzazioni e condividile con gli altri. Posso pensare a soluzioni alternative, ma queste sono contestualmente dipendenti e difficili da generalizzare.
Sono d'accordo con @markbailey da quello che hai condiviso finora penso che continuare a trattare i valori trasformati come continui dovrebbe essere il punto in cui inizi la tua analisi.
