3乗パラメータDOEJMP の皆さん、こんにちは。
因子が 4 つあり、主効果、交互作用、2 次および 3 次の検出力を含むモデルを作成しようとしています。
推奨される最適性基準に基づいて設計を行います。 カラーマップの相関をチェックすると、常に x1 と x1*x1*x1 の相関が 1 に近いことがわかります。 この問題のない DOE を作成するにはどうすればよいでしょうか? 
実験計画法Re: 3 乗パラメータ DOEなるほど、ご説明ありがとうございました。しかし、主効果 + 2 次および 3 次の相互作用 + 2 次および 3 次のべき乗を備えた優れたモデル (相関のないモデル) を構築するには、どの設計のタイプを使用する必要があるのかまだ明確ではありません。
I 最適性を備えたカスタム設計は正しいですか? それとも何か別のことを提案してもらえますか？Re: 3 乗パラメータ DOE@スタットマン、私たち全員が同じ認識を持っていることを確認するだけです。
昨日はあなたと話せてとても楽しかったし、名前を顔に出すことができてとても嬉しかったです。 コミュニティ フォーラムでのご協力に心より感謝申し上げます。
乾杯、
ライアン
Re: 3 乗パラメータ DOE@Ryan_Lekivetz 、申し訳ありませんが、昨日話し合った内容の説明が下手だったようです。 ご説明いただきありがとうございます。Re: 3 乗パラメータ DOE明確にしておきますが、カスタム デザイナーで使用されるコーディングでは相関関係が表示されますが、-1 と +1 の 3 乗によって組み込まれた自然な相関関係により、この相関関係を回避することはできません。 設計の観点から見ると、D 最適設計はまだ見つかっていますが、診断ではそれが「悪い」ように見えます。
将来的には、直交多項式コーディング アプローチを使用して、高次の項がこれほど悪くならないようにすることが考えられます。 4 乗までを含めた場合、x^2 と x^4 の間でも同じ問題が発生することに注意してください。
要約すると、デザインや相関関係に問題があるわけではありませんが、混乱を引き起こすことは確実に認識しており、将来のバージョンでこれに適切に対処したいと考えています。
お役に立てれば、
ライアンRe: 3 乗パラメータ DOE私の同僚の一人に反論するつもりはありませんが、相関関係のある推定値を持たずに「正しい設計」を得るには、因子、モデル、実行回数をどのように指定すればよいのでしょうか?
濃度、温度、時間、圧力を表す 4 つの連続因子を追加しました。 各因子の 2 乗と 3 乗の項を線形モデルに追加しました。 デフォルトの実行数を使用しました。 この例は明らかに正しい結果の 1 つではありません。
Fit Least Squares プラットフォームを起動できるように、応答をシミュレーションしました。 応答は推定値の相関関係に含まれていません。これは、パラメーター推定値レポートの VIF > 1 によっても示されます。 デザインは次のとおりです。
以下は、デフォルトのコード化レベルを使用したレポートです。 VIF が約 10 の場合、相関は約 0.9 であることがわかります。
以下は同じ分析ですが、コード化されたレベルはありません。 このコーディングは明らかに次の点に役立ちます。
実際の相関関係を表していない場合、相関マップは何の役に立つのでしょうか? (そうだと思います。)
Re: 3 乗パラメータ DOE立体効果が疑われるところであなたは何を取り組んでいるのでしょう？ 仮に存在したとしても「管理」するのは難しいでしょう。 この種の効果に対して堅牢である可能性がある代替の再所有変数を調査したいと思われますか?Re: 3 乗パラメータ DOE私の知る限り、カスタム設計プラットフォームでは、「必要」(対「可能な場合」) を選択している限り、JMP はそれらの効果の推定を可能にする設計を作成します。
Re: 3 乗パラメータ DOEまず、2 次モデルに対して d 最適性を使用してカスタム設計を作成し、3 次モデルに対して I 最適性を使用して拡張設計を作成しました。 そうですか？Re: 3 乗パラメータ DOERe: 3 乗パラメータ DOE昨日（JMP サミット）JMP DOE 開発者と話をしたところ、プロットには常に相関関係が示されるとのことでしたが、実際には正しい設計では相関関係はありませんでした。Re: 3 乗パラメータ DOEコーディングは実際には共線性を減らすために使用されます。 しかし、コーディングでできることには限界があります。 私のグラフは説明に最適な方法ではないかもしれませんが、次の点を考慮してください。
X1 X1^2 X1^3
100 10000 1000000
100 10000 1000000
200 40000 8000000
200 40000 8000000
150 22500 3375000
X1 と X1^2 (0.997) の間には相関関係があります。 ただし、-1、+1 にコーディングすると、相関は 0 に低下します。 ご指摘のように、-1^3 = +1 および +1^3 = 1 であるため、3 乗法の場合にはこのようなことは起こりませんが、元のスケールでの相関も大きいためです。
Re: 3 乗パラメータ DOE申し訳ありませんが、「舞台裏」で行われるコーディングにより、常にその相関関係が得られることを理解しています。 私が言いたかったのは、私の知る限り、適切な設計が選択されて実際の値が使用された場合、x と x^3 は実際には相関関係がありません。 相関行列は、コーディングによる相関を常に示します。
Re: 3 乗パラメータ DOEX^3 対 X プロットの相関は 0.916 で、密度楕円は長くなります。 その曲線上で相関のない 4 つの点を見つけます。 あなたにはそれができないと思います。 これらの用語は常に相関関係にあります。
対照的に、X^2 対 X のプロットも含めました。 相関は -0.019 で、密度楕円はほぼ円形です。 これらの用語間ではゼロに近い相関関係が得られます。
Re: 3 乗パラメータ DOE間の相関関係
x1、x1*x1*x1 - 0.92
x2、x2*x2*x2 - 0.93 など
Re: 3 乗パラメータ DOE実際の値でも同じ画像が得られました:(
Re: 3 乗パラメータ DOEエラ、
表示されているものは、因子の値をコーディングした結果です。 -1^3 = -1、1^3 = 1
したがって、「実際の値」を使用すると、これらの項の相関がない相関行列が表示されます。
Re: 3 乗パラメータ DOE試してみましたが、再び同じ相関関係が得られました。
相関図は確認しましたか？ 何か違うことを見逃しているでしょうか？Re: 3 乗パラメータ DOE4 つのレベルに 4 つの因子があると仮定すると、顧客設計プラットフォーム、モデル、必要な効果を強調表示します。 それが言うならもし可能なら、これを次のように変更できます必要。
