3er parámetro de potencia DOEHola JMP ers,
Tengo 4 factores y trato de hacer un modelo con efectos principales, interacciones, potencia de 2º y 3º orden.
Realizo diseño con criterios de optimalidad recomendados. Cuando verifiqué las correlaciones del mapa de color, siempre puedo ver la correlación x1 y x1 * x1 * x1 cerca de 1. ¿Cómo se puede hacer un DOE que no tenga este problema? 
AnalíticaGAMARe: tercer parámetro de potencia DOESuponiendo que tiene 4 factores en 4 niveles, al usar el Diseño del cliente plataforma, en el Modelo , resalte los efectos que desee. Si dice Si es posible , puedes cambiar eso a Necesario .
Re: tercer parámetro de potencia DOELo intenté pero volví a tener la misma correlación.
¿Verificó su imagen de correlación? ¿Extraño algo diferente?Re: tercer parámetro de potencia DOEElla
Lo que está viendo es el resultado de la codificación de valores para los factores. -1 ^ 3 = -1, 1 ^ 3 = 1
Entonces, si usa "valores reales", verá la matriz de correlación sin esos términos correlacionados.
Re: tercer parámetro de potencia DOEtengo la misma imagen con valores reales:(
Re: tercer parámetro de potencia DOEcorrelacion entre
x1, x1 * x1 * x1 - 0,92
x2, x2 * x2 * x2 - 0,93 etc.
Re: tercer parámetro de potencia DOELa gráfica X ^ 3 vs X tiene una correlación de 0.916 y la elipse de densidad es alargada. Encuentre 4 puntos en esa curva que no estén correlacionados. No creo que puedas hacerlo. Estos términos siempre estarán correlacionados.
Para contrastar, también he incluido una gráfica de X ^ 2 vs.X. La correlación es -0.019 y la elipse de densidad es casi circular. Puede obtener correlaciones cercanas a cero entre estos términos.
Re: tercer parámetro de potencia DOELo siento, tengo entendido que siempre obtendrá esa correlación debido a la codificación que sigue "detrás de escena". Lo que quise decir, AFAIK, la x y la x ^ 3 en realidad no estarán correlacionadas si se seleccionan los diseños apropiados y los valores reales. La matriz de correlación siempre mostrará la correlación debida a la codificación.
Re: tercer parámetro de potencia DOEEn realidad, la codificación se utiliza para REDUCIR la colinealidad. Pero la codificación solo puede hacer mucho. Puede que mis gráficos no sean la mejor manera de ilustrar, pero considere esto:
X1 X1 ^ 2 X1 ^ 3
100 10000 1000000
100 10000 1000000
200 40000 8000000
200 40000 8000000
150 22500 3375000
Existe una correlación entre X1 y X1 ^ 2 (0,997). Pero si codifica a -1, +1, la correlación caerá a 0. Esto no sucede al hacer cubos porque, como señaló, -1 ^ 3 = +1 y + 1 ^ 3 = 1, pero la correlación en la escala original también es grande.
Re: tercer parámetro de potencia DOEAyer hablé con un desarrollador de JMP DOE (cumbre de JMP) y me confirmó que los gráficos siempre mostrarían la correlación, pero en realidad con el diseño correcto, no hay correlación.Re: tercer parámetro de potencia DOERe: tercer parámetro de potencia DOEPrimero hice un diseño personalizado con optimización d para el modelo de segundo orden y diseño aumentado con optimización I para el modelo de tercer orden. Es correcto ?Re: 3er parámetro de potencia DOEAFAIK, en la plataforma de diseño personalizado, siempre que seleccione Necesario (frente a Si es posible), JMP creará un diseño que permitirá la estimación de esos efectos.
