DoE 分析 : 重要でない主要因が重要な相互作用に関与している場合にそれらを削除するJmp ユーザーの皆さん、
DoE データ分析における重要な相互作用に関係する重要でない主要因を削除することは可能ですか?
ありがとう ！
私
高度な統計モデリング実験計画法Re: DoE 分析 : 重要な相互作用に関係する重要でない主要因を削除する混乱が生じるのは、同じ単語 (「階層」) が 2 つの異なる文脈で異なるものを説明するために使用されているためです。 デザインの審査では「階層原理」が前提となります。 因子の効果は次数が大きくなるにつれて小さくなる傾向があるという。 したがって、3 次の効果は 2 次の効果よりも小さい傾向があるため、無視できます。 「モデル階層」は、線形予測子の構造に関するステートメントです。 ある用語が別の用語の中に存在する場合、用語の階層が存在するということです。 したがって、β0 + β1*X1 + β2*X2 などの線形予測子はモデル階層を示しませんが、β0 + β1*X1 + β2*X2 + β12*X1*X2 などの別の線形予測子はモデル階層を示します。
(スクリーニング計画でも想定されている「遺伝原理」によれば、アクティブな高次項にはアクティブな主効果を示す因子が含まれる傾向があるとされています。)
モデルの階層は重要です。 について記事を書きましたJMPerケーブル何年も前のニュースレター。 上記の 2 番目のケースでは、β1*X1 項または β2*X2 項を削除することは違法ではありませんが、お勧めできません。 したがって、JMP ではこのアクションは許可されていますが、実行しないよう警告されています。 なぜモデル階層を維持するのでしょうか? なぜなら、変更すると、規模要素を変更すると、必然的に構造モデルの。 一部の用語は消滅します。 新しい用語が登場します。 人々は驚きを好みません。
ただし、係数スケールを変更することは決してありません。 そうかもしれません。 DOE の回帰分析は、「コード化レベル」として知られる中心化およびスケール化された因子レベルに基づいています。 したがって、パラメーターの推定値は、-1 から +1 までの予測スケールに基づいています。 パラメータ推定値が実際のスケールに基づいて行われるように、因子水準を逆変換またはコード化解除することができます。 不当な願望ではありません。 モデルの構造は、選択したものから別のものに必然的に変更されます。
Re: DoE 分析 : 重要な相互作用に関係する重要でない主要因を削除する私はその原則が「階層」であると思っていましたが、ドキュメントでは異なる説明がされているようです。階層は、一般に低次の用語ほど多くの変動を考慮しない高次の用語に関連しており、遺伝であると言っているようです。」高次効果の低次成分をモデルに含めることに関連しています。」
エフェクト階層: https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-hierarchy.shtml#
影響の遺伝: https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-heredity.shtml#
私が原則を混同しているか、ドキュメントを誤解している可能性があります。
Re: DoE 分析 : 重要な相互作用に関係する重要でない主要因を削除する実際、原則はエフェクト階層です。 つまり、高次の項が重要な場合は、低次の項をモデルに含める必要があります。 (遺伝の原則は、上位の用語がアクティブになるためには、下位の用語 (親) の少なくとも 1 つがアクティブでなければならないということです)。
誤解のないように、本当に必要なのは、相互作用を理解することです。 交互作用とは、ある因子の効果が別の因子に依存することであるため、この効果を理解する必要があります。 2 レベル計画の場合、2 次効果には 4 つの因子の組み合わせ (-1、-1、-1,1、1、-1、1,1) があります。 有意な相互作用とは、因子が同じレベルにある場合と反対のレベルにある場合との間に効果に差があることを意味します。
Re: DoE 分析 : 重要な相互作用に関係する重要でない主要因を削除するやあ、
この原理は「効果の遺伝」と呼ばれます。これについては、「実験計画の原則とガイドライン」( https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/index.shtml#page/jmp/effect-heredity.shtml ）。基本的に、主効果が高次項よりも有意でない場合、高次項も有意ではない可能性があります。
Re: DoE 分析 : 重要な相互作用に関係する重要でない主要因を削除するやあ、
ご回答有難うございます。 統計的な観点からもお聞きしたいのですが、モデルに影響はありますか?
Re: DoE 分析 : 重要な相互作用に関係する重要でない主要因を削除するやあ、
はい、可能です。 モデルのフィットを使用して DOE を解析する場合、高次の効果に含まれる低次の効果は曲折記号で示されます (下の図を参照)。削除しようとすると、「含まれていない効果のみを削除する」オプションを含む警告メッセージが表示されますが、これを無視することもできます。
