モデルを依存因子でフィッティングする方法は？やあ私は3つの要因でDOEを持っています：チャンバー圧力、流量、および電圧。これらの要因のうち2つは互いに依存しています（圧力と流量）。意味特定の圧力の流量を変更し、異なるレベルで混合していません。モデルに3つの因子を当てはめると、本質的に2つの因子があるため、相関関係は見られません。依存因子の1つを削除すると、相関が見られます。誰かがこれが起こる理由を説明できますか？
おかげで、
再：モデルを依存因子で適合させる方法は？データのみで得られる情報に基づいて、2つの効果を同時に推定することは不可能です。たとえば、X1 = 10およびX2 = 5の場合、Y = 20です。X1 = 20およびX2 = 10の場合、Y = 40。X1の効果は何ですか？X2の効果は何ですか？X1またはX2のいずれかに効果を任意に割り当てることができますが、このデータはどちらであるかを判断するには不十分です。別の見方をすれば、この問題を解決する無限の解決策があるということです。
[最小二乗適合]ウィンドウの上部にあるこの特異性の詳細レポートに注意してください。あなたの効果は完全に相関しています、または混乱した 。それらは不可分です。
これは問題を混乱させていますか？回帰用です。しかし、モデルに両方の変数が必要ですか？流量を使用して圧力を達成しているようです。圧力が要因であり、流量は要因ではなく、要因レベルを達成する方法であるように思えます。同じモデルに、水に溶けている化学物質の重量と化学物質の濃度を含めるようなものです。濃度が要因です。重量は、指定された濃度を達成する方法です。
