DOE - Was ist der Modelltyp des symbolisierten Faktors?Hallo,
Wenn ich DOE entwerfe, stellt sich die Frage nach der Modellierungsart des Faktors.
Der tatsächliche Wert des Faktors, der in dem Experiment verwendet werden soll, besteht aus fortlaufenden Daten, ist jedoch symbolisiert, so dass der Benutzer nur einige bestimmte Werte auswählen kann.
Der symbolisierte Wert des Faktors (x) ist 0 bis 16. (Ganzzahl) Die tatsächlichen Werte werden jedoch als Exponentialfunktion verringert. (1 / e ^ x)
Welche Art der Modellierung sollte ausgewählt werden, wenn ich den symbolisierten Wert für den Faktor verwende? kontinuierlich oder diskret oder kategorisch?
Betreff: DOE - Was ist der Modelltyp des symbolisierten Faktors?Ich kenne die Antwort nicht, aber hier sind einige Überlegungen, die Ihnen helfen sollen, die Antwort zu finden.
Wie werden Sie den Effekt dieses Faktors modellieren? Erzeugt es eine lineare oder nichtlineare Reaktion? Wird es mit anderen Faktoren interagieren?
Wie viele Level brauchst du? Möchten Sie optimale Ebenen für das angegebene Modell oder möchten Sie die Ebenen selbst festlegen?
Ich würde allgemein den kontinuierlichen Faktortyp verwenden und JMP die optimalen Werte bestimmen lassen, um die Modellparameter abzuschätzen. Ich würde den diskreten numerischen Faktortyp verwenden, wenn ich die Faktorstufen angeben und einen stetigen Faktor modellieren muss. Der Typ "Kategorialer Faktor" ist ebenfalls möglich, scheint jedoch aufgrund Ihrer kurzen Beschreibung keine gute Wahl zu sein.
Ich verstehe Ihre Bedeutung des Begriffs "symbolisiert" nicht, daher liege ich möglicherweise falsch, was Sie tun möchten. Das Faktorniveau ist also nur die Potenz der reziproken Exponentialfunktion? Ich schlage vor, dass Sie für das lineare Regressionsmodell eine p-Funktion verwenden, wenn sich der Faktor exponentiell ändert.
Betreff: DOE - Was ist der Modelltyp des symbolisierten Faktors?Ich werde den Beiträgen von eine Frage hinzufügen @markbailey :
1. Werden die transformierten Werte aus der Sicht der Kommunikation und Interpretation der Ergebnisse Verwirrung stiften oder die Gewässer trüben, um das Modell für die Entscheidungsfindung oder erläuternde Einsicht in die Praxis umzusetzen? Viele, wenn nicht alle JMP-Visualisierungen die in der Rohdatentabelle enthaltenen Werte verwenden, die für die Modellierung als X- und Y-Achsenwerte verwendet wurden, und wenn diese Werte nicht aussagekräftig sind oder Ihre Nachricht maskieren, sollten Sie sich überlegen, wie Sie vorgehen Erstellen Sie diese Visualisierungen und teilen Sie sie mit anderen. Ich kann mir Workarounds vorstellen, aber diese sind kontextabhängig und schwer zu verallgemeinern.
Ich bin einverstanden mit @markbailey Nach dem, was Sie bisher geteilt haben, sollten Sie mit der Analyse beginnen, wenn Sie die transformierten Werte weiterhin als kontinuierlich behandeln.
