반응 표면 모델에서는 중요하지 않지만 동일한 요인에 대한 2 차 항은 다음과 같은 하나의 요인을 가질 수 있습니까?DoE CCD 디자인을 사용하여 평가 된 JMP에서 내 응답 중 하나를 모델링하려고합니다. DoE 모델에는이 반응 주변의 모델에 유의하지 않은 요소가 하나 있지만 (p> 0.05) 2 차 항은 유의합니다 (p <0.05). 효과 유전 원리에 따르면 상호 작용이 유의미하려면 상위 요인 중 하나 이상이 유의해야합니다. 2 차 항에도 적용됩니까? 이것은 어떻게 해석되어야합니까?
암사슴Re : 반응 표면 모델에서는 중요하지 않지만 동일한 요인에 대한 2 차 항은 하나의 요인을 가질 수 있습니까?효과 유전은 어렵고 빠른 규칙이 아니라 지침 / 개념 / 원칙입니다. 매개 변수 모델에서 선형으로 시스템을 특성화하는 방법을 선택할 수 있도록 안내하는 것이 원칙입니다. 따라서 주 효과가 중요하지 않을 수도 있지만 동일한 요인에 대한 2 차 효과가 중요합니다. 다음은 시뮬레이션 된 예입니다. X1에 대한 완벽한 포물선에 유의하십시오. 그리고 X1 * X1 항만 보여주는 결과 Fit Model 분석은 중요합니다.
Re : 반응 표면 모델에서는 중요하지 않지만 동일한 요인에 대한 2 차 항은 하나의 요인을 가질 수 있습니까?에 추가 뿡 빵뀨 ,이 상황은 '모델 계층'이라는 주제를 불러 일으킨다. 제곱항이 있으면 계층 구조가 생성됩니다. X는 X * X에 있습니다. 따라서 계층을 유지하는 것이 좋습니다. 즉, X * X 항은 유의하지만 X 항은 유의하지 않은 경우 두 항을 모두 모형에 유지합니다.
JMP는 이러한 경우를 확인하고 용어 제거가 계층 구조에 영향을 미치는 경우 경고합니다. JMP를 사용하면 계속 진행할 수 있지만 권장되지는 않습니다.
Re : 반응 표면 모델에서는 중요하지 않지만 동일한 요인에 대한 2 차 항은 하나의 요인을 가질 수 있습니까?이것은 효과 계층이므로 표시가 정확합니다. 이런 식으로 생각해보십시오. 요인 (X * X)의 곡률을 "모델링"하려면 반드시 X를 관리해야합니다. 그것이 예측 정밀도에 기여하는지 여부는 실제로 거의 중요하지 않습니다.
