応答曲面モデルでは 1 つの因子が重要ではないが、同じ因子の 2 次項が重要であるということはあり得ますか?DoE CCD 設計を使用して評価された応答の 1 つを JMP でモデル化しようとしています。DoE モデルでは、この応答のモデルに対して有意ではない因子が 1 つあります (p >0.05) が、2 次項は有意です (p<0.05)。効果の遺伝原理によると、相互作用が有意であるためには、その親因子の少なくとも 1 つが有意である必要があります。これは 2 次項にも当てはまりますか? これはどのように解釈すればよいですか?
実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe: 応答曲面モデルで重要でない因子を 1 つ持つことは可能ですが、同じ因子の 2 次項は重要ですか?これは効果階層であるため、マークは正しいです。 このように考えてください。因子の曲率 (X*X) を「モデル化」する場合は、X を管理する必要があります。 それが予測精度に寄与するかどうかは、実際にはほとんど重要ではありません。
Re: 応答曲面モデルで重要でない因子を 1 つ持つことは可能ですが、同じ因子の 2 次項は重要ですか?に追加@P_バーテル、この状況は「モデル階層」のトピックをもたらします。 二乗項が存在すると、階層が発生します。 X は X*X に存在します。 そのため、階層を維持することを強くお勧めします。 つまり、X*X 項が有意で X 項が有意でない場合、両方の項をモデルに保持します。
JMP はそのようなケースをチェックし、用語の削除が階層に影響するかどうかを警告します。 JMP で続行できますが、お勧めしません。
Re: 応答曲面モデルで重要でない因子を 1 つ持つことは可能ですが、同じ因子の 2 次項は重要ですか?効果遺伝はガイドライン/概念/原則であり、厳格な規則ではありません。 これは、線形パラメーター モデルを使用してシステムを特徴付ける方法を選択する際の指針となる原則です。 したがって、主効果が有意でなくても、同じ因子の二次効果が有意である可能性は十分にあります。 これがシミュレートされた例です。 X1 の完全に対称な放物線に注意してください。 そして、X1*X1 項のみを示す結果のモデル適合分析は重要です。 そして、完全に衒学的ではありませんが、「要素」という言葉を使用する場合、一般的にシステム内にある物理的な「もの」を意味します。 「効果」について話すとき、因子をその物質モデルの線形/非線形に含めることができるさまざまな方法について話します。 つまり、「要因」が重要ではないということは、その要因を含むすべての効果が重要ではないということです。 しかし、「効果」が有意でないと言うことは、モデル内の特定の単一項が有意ではないことを意味します。 したがって、以下の状況では、X1 因子は「アクティブ」ですが、X1 の主効果は有意ではありませんが、X1*X1 効果は有意です。
