DoE analysis : 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 제거Jmp 사용자 여러분,
DoE 데이터 분석에서 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 이를 제거할 수 있습니까?
감사해요 !
나
고급 통계 모델링실험 설계Re: DoE 분석: 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 제거같은 단어('계층 구조')가 다른 것을 설명하기 위해 두 가지 다른 맥락에서 사용되기 때문에 혼란이 발생합니다. 선별 설계는 '위계 원리'를 가정합니다. 순서가 증가함에 따라 요인의 효과가 감소하는 경향이 있다고 말합니다. 따라서 3차 효과는 2차 효과보다 작은 경향이 있으므로 무시할 수 있습니다. '모델 계층 구조'는 선형 예측 변수의 구조에 대한 설명입니다. 한 용어가 다른 용어에 존재할 때 용어의 계층이 존재한다고 말합니다. 따라서 β0 + β1*X1 + β2*X2와 같은 선형 예측자는 모델 계층을 나타내지 않지만 β0 + β1*X1 + β2*X2 + β12*X1*X2와 같은 다른 선형 예측자는 모델 계층을 나타냅니다.
(선별 설계에서도 가정하는 '유전 원리'는 활성 고차항이 활성 주효과를 나타내는 요인을 포함하는 경향이 있다고 말합니다.)
모델 계층 구조가 중요합니다. 나는 그것에 대해 기사를 썼다 JMPer 케이블 몇 년 전 e 뉴스레터. 위의 두 번째 경우에서 β1*X1 항 또는 β2*X2 항을 제거하는 것은 불법이 아니지만 권장되지는 않습니다. 따라서 JMP는 이 작업을 허용하지만 수행하지 말라고 경고합니다. 모델 계층 구조를 유지하는 이유는 무엇입니까? 때문에 변경하면 규모 당신의 요인의, 당신은 필연적으로 구조 모델의. 일부 용어가 사라집니다. 새로운 용어가 나타납니다. 사람들은 놀라움을 좋아하지 않습니다.
그러나 요인 척도는 절대 변경하지 않습니다! 글쎄요. DOE의 회귀 분석은 '코딩된 수준'으로 알려진 중심 및 척도 요인 수준을 기반으로 합니다. 따라서 모수 추정치는 -1에서 +1까지의 예측 척도를 기반으로 합니다. 모수 추정값이 실제 척도를 기준으로 하도록 요인 수준을 역변환하거나 코드화 해제할 수 있습니다. 무리한 욕망이 아닙니다. 글쎄, 당신은 당신이 선택한 것에서 다른 것으로 모델의 구조를 반드시 변경해야 할 것입니다.
Re: DoE 분석: 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 제거나는 그 원리가 "계층 구조"라고 생각했지만 문서에서 다르게 설명된 것 같습니다. 고차 효과의 저차 구성 요소를 모델에 포함하는 것과 관련이 있습니다."
효과 계층: https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-hierarchy.shtml#
영향 유전: https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-heredity.shtml#
원칙을 혼동하거나 설명서를 잘못 해석했을 수 있습니다.
Re: DoE 분석: 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 제거실제로 원리는 Effect HIERARCHY입니다. 즉, 고차 항이 유의한 경우 저차 항이 모형에 포함되어야 합니다. (유전 원리는 상위 항목이 활성화되려면 하위 항목(부모) 중 적어도 하나가 활성화되어야 한다는 것입니다.)
분명히 해야 할 일은 상호 작용을 이해하는 것입니다. 교호작용은 요인의 효과가 다른 요인에 의존하는 경우이므로 이 효과를 이해해야 합니다. 2-수준 설계의 경우 2차 효과에 대해 가능한 4가지 요인 조합(-1,-1, -1,1, 1,-1, 1,1)이 있습니다. 유의한 교호작용은 요인이 동일한 수준에 있을 때와 반대 수준에 있을 때 사이에 효과에 차이가 있음을 의미합니다.
Re: DoE 분석: 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 제거안녕,
그 원리를 "영향 유전"이라고 합니다."Principles and Guidelines for Experimental Design"에 간략하게 언급되어 있습니다. https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-heredity.shtml ).기본적으로 주효과가 고차 항보다 중요하지 않은 경우에도 중요하지 않을 수 있습니다.
Re: DoE 분석: 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 제거안녕,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 또한 통계적 관점에서 묻고 싶었습니다. 모델에 영향을 미칩니까?
Re: DoE 분석: 중요하지 않은 주요 요인이 중요한 상호 작용에 연루된 경우 제거안녕,
예, 가능합니다. Fit Model을 사용하여 DOE를 분석할 때 고차 효과에 포함된 저차 효과는 곡절 기호로 표시됩니다(아래 이미지 참조).제거하려고 하면 "포함되지 않은 효과만 제거" 옵션과 함께 경고 메시지가 표시되지만 이를 무시할 수 있는 옵션이 있습니다.
