3차 전력 매개변수 DOE안녕하세요, JMP 사용자 여러분,
저는 4가지 요인을 갖고 있으며 주효과, 교호작용, 2차, 3차 검정력으로 모형을 만들려고 합니다.
권장되는 최적성 기준에 따라 디자인을 만듭니다. 색상 맵 상관 관계를 확인하면 항상 1에 가까운 x1 및 x1*x1*x1 상관 관계를 볼 수 있습니다. 이 문제가 없는 DOE를 어떻게 만들 수 있습니까? 
실험 설계답: 3차 전력 매개변수 DOE그렇군요. 설명해주셔서 정말 감사드립니다. 하지만 주 효과 + 2차 및 3차 상호 작용 + 2차 및 3차 검정력을 사용하여 좋은 모델(상관 관계가 없는 모델)을 구성하기 위해 어떤 디자인 팁을 사용해야 하는지는 여전히 명확하지 않습니다.
I 최적성을 갖춘 맞춤형 디자인이 맞나요? 아니면 다른 것을 제안해 주실 수 있나요?답: 3차 전력 매개변수 DOE@statman , 우리 모두가 같은 입장에 있는지 확인하세요.
어제 얘기해서 즐거웠고, 이름과 함께 얼굴을 담을 수 있어서 좋았습니다. 커뮤니티 포럼에 대한 귀하의 도움에 진심으로 감사드립니다.
건배,
라이언
답: 3차 전력 매개변수 DOE@Ryan_Lekivetz , 죄송합니다. 제가 어제 논의한 내용을 제대로 설명하지 못한 것 같습니다. 설명해 주셔서 감사합니다.답: 3차 전력 매개변수 DOE명확히 하자면, 사용자 정의 디자이너에 사용된 코딩에는 -1과 +1의 3승을 통해 내장된 자연스러운 상관 관계로 인해 피할 수 없는 상관 관계가 표시됩니다. 설계 관점에서 보면 여전히 D-최적 설계를 찾을 수 있지만 진단 결과는 "불량"해 보입니다.
앞으로는 직교 다항식 코딩 접근 방식을 사용하여 고차 항이 이만큼 나쁘지 않게 보이도록 만드는 것을 볼 수 있습니다. 네 번째 거듭제곱까지 포함하는 경우 x^2와 x^4 사이에 동일한 문제가 발생한다는 점에 유의하세요.
요약하자면, 디자인이나 상관 관계에 문제가 있는 것은 아니지만, 혼란을 야기한다는 점은 확실히 인식하고 있으며 향후 버전에서 이 문제를 더 잘 해결할 수 있기를 바랍니다.
도움이 되었기를 바랍니다,
라이언답: 3차 전력 매개변수 DOE내 동료 중 한 사람과 모순된다는 뜻은 아니지만 상관 추정치 없이 '올바른 설계'를 얻기 위해 요인, 모델 및 실행 수를 어떻게 지정합니까?
농도, 온도, 시간, 압력을 나타내는 네 가지 연속 요소를 추가했습니다. 선형 모델에 각 요인의 2승과 3승에 대한 항을 추가했습니다. 저는 기본 실행 횟수를 사용했습니다. 이 예는 분명히 올바른 결과 중 하나가 아닙니다.
Fit Least Squares 플랫폼을 시작할 수 있도록 응답을 시뮬레이션했습니다. 반응은 추정값의 상관관계와 관련되지 않으며 이는 매개변수 추정 보고서에서 VIF > 1로도 표시됩니다. 디자인은 다음과 같습니다.
다음은 기본 코딩된 수준을 사용하는 보고서입니다. 10 부근의 VIF는 0.9 부근의 상관관계를 나타냅니다.
다음은 동일한 분석이지만 코딩된 수준이 없습니다. 코딩은 분명히 도움이 됩니다.
실제 상관 관계를 나타내지 않는 경우 상관 관계 맵의 용도는 무엇입니까? (제 생각엔 그럴 것 같아요.)
답: 3차 전력 매개변수 DOE큐빅 효과가 의심되는 곳에서 어떤 작업을 하고 있는지 궁금합니다. 존재하더라도 "관리"하기가 어렵습니다. 이러한 유형의 효과에 강력할 수 있는 대체 회수 변수를 조사하고 싶을 것 같습니까?답: 3차 전력 매개변수 DOEAFAIK는 맞춤형 설계 플랫폼에서 필요(vs. 가능한 경우)를 선택하는 한 JMP는 이러한 효과를 추정할 수 있는 설계를 생성합니다.
답: 3차 전력 매개변수 DOE먼저 2차 모델에 대해 d 최적성을 사용하여 맞춤형 설계를 만들고 3차 모델에 대해 I 최적성을 사용하여 증강 설계를 만들었습니다. 맞아 ?답: 3차 전력 매개변수 DOE답: 3차 전력 매개변수 DOE어제(JMP 서밋) JMP DOE 개발자와 대화를 나눴는데 그는 플롯에 항상 상관관계가 표시되지만 실제로는 올바른 설계에서는 상관관계가 없다고 확인했습니다.답: 3차 전력 매개변수 DOE코딩은 실제로 공선성을 줄이기 위해 사용됩니다. 하지만 코딩은 그 정도만 할 수 있습니다. 내 그래프가 설명하기에 가장 좋은 방법은 아닐 수도 있지만 다음을 고려하십시오.
X1 X1^2 X1^3
100 10000 1000000
100 10000 1000000
200 40000 8000000
200 40000 8000000
150 22500 3375000
X1과 X1^2 사이에는 상관관계가 있습니다(0.997). 하지만 -1, +1로 코딩하면 상관관계가 0으로 떨어집니다. 지적한 대로 -1^3 = +1 및 +1^3 = 1이기 때문에 큐브화할 때는 이런 일이 발생하지 않지만 원래 규모의 상관 관계도 크기 때문입니다.
답: 3차 전력 매개변수 DOE죄송합니다. "무대 뒤에서" 진행되는 코딩으로 인해 항상 상관 관계를 얻을 수 있다는 것을 이해합니다. 내가 말하고자 하는 것은 AFAIK, x 및 x^3은 적절한 디자인이 선택되고 실제 값이 사용되는 경우 실제로 상관 관계가 없습니다. 상관 행렬은 코딩으로 인한 상관 관계를 항상 표시합니다.
답: 3차 전력 매개변수 DOEX^3 대 X 플롯의 상관관계는 0.916이고 밀도 타원은 늘어납니다. 해당 곡선에서 상관관계가 없는 4개의 점을 찾습니다. 나는 당신이 그것을 할 수 있다고 생각하지 않습니다. 이러한 용어는 항상 상관 관계가 있습니다.
대조적으로 X^2 대 X의 플롯도 포함했습니다. 상관관계는 -0.019이고 밀도 타원은 거의 원형입니다. 이러한 용어 간에는 0에 가까운 상관관계를 얻을 수 있습니다.
답: 3차 전력 매개변수 DOE사이의 상관관계
x1, x1*x1*x1 - 0.92
x2, x2*x2*x2 - 0.93 등
답: 3차 전력 매개변수 DOE나는 실제 값과 동일한 사진을 얻었습니다 
답: 3차 전력 매개변수 DOE엘라,
당신이 보고 있는 것은 요인에 대한 값을 코딩한 결과입니다. -1^3 = -1, 1^3 = 1
따라서 "실제 값"을 사용하면 해당 용어가 상관되지 않은 상관 행렬이 표시됩니다.
답: 3차 전력 매개변수 DOE나는 시도했지만 다시 동일한 상관 관계를 얻었습니다.
상관관계 사진을 확인하셨나요? 내가 뭔가 다른 것을 놓치고 있는 걸까?답: 3차 전력 매개변수 DOE4가지 수준에 4가지 요인이 있다고 가정하면 고객 디자인 플랫폼, 에서 모델 , 원하는 효과를 강조 표시합니다. 라고 하면 가능하다면 , 다음으로 변경할 수 있습니다. 필요한 .
