Le plan de dépistage pourrait-il être utilisé pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Je voudrais évaluer l'influence de 8 facteurs sur la réponse. Il y a 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle, et 2 des facteurs catégoriels ont 4 niveaux, l'un des facteurs catégoriques a 8 niveaux. Pouvons-nous utiliser la méthode classique de conception de criblage pour concevoir des expériences?
Nous voulons connaître les facteurs les plus influents parmi les 8 facteurs, où nous pourrions analyser les résultats expérimentaux de dépistage? Lorsque nous ajoutons plus de 6 facteurs ou que les niveaux de facteurs dépassent 3, l'onglet «Dépistage» a disparu là où nous ne pouvons pas analyser les résultats de la conception du dépistage. Quels sont les problèmes? Cela signifie-t-il que la conception de l'écran classique ne peut pas être utilisée dans ce cas? Ou devrions-nous analyser les résultats de la conception du dépistage séparément?
Merci.
BICHEObjet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Une fois que vous vous trouvez dans une situation où les niveaux de facteurs sont autres que 2, les plans de filtrage classiques, c'est-à-dire les plans factoriels fractionnaires à deux niveaux, ne sont pas applicables ni même faisables. Dans votre cas, avec certains facteurs ayant des niveaux autres que 2, vous êtes obligé d'utiliser un scénario DOE optimal ... qui dans JMP vous amène directement à la plate-forme de conception personnalisée. Puisque vous semblez vouloir exécuter une conception de dépistage, j'utiliserais la plate-forme de conception personnalisée pour créer une conception prise en charge par un modèle à effets principaux uniquement. Dans le but de minimiser le nombre de courses. Vous pouvez ajouter quelques exécutions au-delà du minimum spécifié par JMP pour permettre certains degrés de liberté en cas d'erreur.
Bonne chance pour essayer de trouver des effets actifs avec une réponse catégorique ... mon expérience passée est que parfois vous avez besoin de beaucoup de courses pour taquiner un signal du bruit ... mais vous ne le saurez jamais à moins d'essayer.
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Merci beaucoup. Et j'ai une autre question complémentaire.
J'ai utilisé la plateforme de conception personnalisée. Depuis que j'ai une réponse binaire, lorsque j'adapte le modèle, j'ai choisi Personnalité: Régression généralisée, Distribution: Binomiale, Méthode d'estimation: Elastic Net - Adaptive, Méthode de validation: AICc. Mais quand je clique sur le bouton "Aller", il affiche une alerte qui est "Montage terminé tôt en raison de l'échec de maintenir l'hérédité. Pensez à vous présenter à nouveau sans imposer l'hérédité ". Est-ce un problème grave que je dois résoudre, comment pourrais-je résoudre le problème ou dois-je choisir d'autres méthodes?Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Cela fait référence au fait que la hiérarchie des modèles est importante. JMP vous encourage fortement à maintenir la hiérarchie, mais ne l'exige pas.
La hiérarchie du modèle signifie que si vous avez X1 * X2 dans le modèle, alors X1 et X2 doivent également être dans le modèle, même s'ils ne sont pas significatifs seuls.
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?@yiyichu Super que vous ayez utilisé la plateforme de conception personnalisée. Pouvez-vous partager le modèle spécifique que vous avez articulé pour la conception de la construction? S'agit-il uniquement des effets principaux? Ou quelque chose de différent?
Dans ma première réponse, je vous ai suggéré de spécifier un modèle d'effets principaux uniquement ... le message d'erreur que vous voyez et basé sur @markbailey La réponse est correcte, il semble que vous essayez d'adapter un modèle avec plus que de simples effets principaux? Votre conception prend-elle en charge au moins un certain niveau d'estimation pour au moins deux (ou Dieu nous en préserve) des interactions de facteurs d'ordre encore plus élevé? Avec des facteurs catégoriels à plus de 2 niveaux, pour estimer les effets d'interaction contenant ces facteurs, votre conception peut devenir importante à la hâte. Surtout avec le facteur unique à 8 niveaux.
Et je suis également un peu curieux de savoir pourquoi vous avez choisi la personnalité de l'ajustement Elastic Net? Je suppose que, dans un mode de modélisation par criblage, j'aurais peut-être commencé avec peut-être juste un simple modèle de régression logistique nominale. Elastic Net n'est pas un choix incorrect ... mais il peut avoir tendance à remettre à zéro certaines des estimations de paramètres, car c'est la nature même et vous risquez de manquer le contenu des informations au niveau des effets. Curieux plus que tout?
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Je suis également curieux, mais je suis curieux de savoir pourquoi vous regardez du tout des facteurs catégoriels de niveau 4 et 8. Cela ressemble plus à un choisissez le gagnant test qu’une conception de dépistage? Mes pensées: le dépistage ne vise pas à tester toutes les combinaisons possibles. Pouvez-vous choisir les extrêmes des 4 ou 8 niveaux? L'idée serait de comparer tous les facteurs (de manière égale, sans biais) et de déterminer lesquels d'entre eux méritent une enquête plus approfondie. En testant à plus de 2 niveaux certains de vos facteurs, vous avez plus d'informations sur ces facteurs et avez donc biaisé votre étude.
Mais, bien sûr, je ne connais pas votre situation spécifique, vous voudrez peut-être m'ignorer.
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?@P_Bartell Je pense que cela ne devrait être l'effet principal qu'avant, mais je risque de gâcher quelque chose. Je revérifie le modèle et m'assure que le modèle n'est que l'effet principal, et il semble que l'erreur disparaisse maintenant.
Depuis que je suis partant du DOE et du JMP, j'ai choisi le Personnalité adaptée à Elastic Net juste parce que je suis l'exemple qui a été fourni dans la documentation JMP. J'essaierai alors d'utiliser la méthode d'estimation de base de la régression logistique comme point de départ. Merci pour votre conseil. Lorsque nous choisissons les méthodes d'estimation, comment décidons-nous quelles méthodes d'estimation nous devrions choisir, quand choisir une méthode d'estimation de régression logistique de base, quand nous devrions en choisir d'autres, comme Lasso, Elastic Net, Ridge, etc.
Et dès votre première réponse, vous avez dit que parfois nous avons besoin de beaucoup de courses pour taquiner un signal du bruit pour une réponse catégorique ... Pourriez-vous expliquer un peu plus à ce sujet? Que pourrions-nous faire pour vérifier si nous avons besoin de plus de courses?
Merci encore pour votre temps.
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?@statman Le facteur à 4 niveaux est ici le "niveau de mouvement", y compris le mouvement majeur, le mouvement mineur, le mouvement fin et aucun mouvement. Le facteur à 8 niveaux ici est de choisir au hasard 8 emplacements différents dans une pièce pour notre cas.Mais tu as raison. En fait, j'envisage également de choisir les extrêmes des facteurs de niveau 4 et 8 pour rendre tous les facteurs à 2 niveaux. Ensuite, nous pouvons également choisir la méthode de conception de criblage définitive. Je ne sais tout simplement pas quelle voie pourrait être meilleure. Maintenant, vos conseils me rendent plus confiant pour le faire de cette façon. Je vous remercie.
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Pour Motion, choisissez les extrêmes. Si cela est important, vous pouvez "affiner". Pour l'emplacement dans la pièce ... Pouvez-vous contrôler cela ou est-ce du bruit? En cas de bruit, envisagez de bloquer.
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?@statman Merci pour votre conseil.
Si j'ai choisi d'utiliser la méthode 3: RCBD comme vous l'avez mentionné répliquez les traitements sur 2 blocs (meilleurs et pires emplacements), c'est comme suit:
Le nombre d'exécutions par défaut est de 16, puis le "Color Map on Correlations" est le suivant:
D'après la carte de couleurs ci-dessus, il semble que le modèle ne soit pas le modèle d'effet principal.En termes généraux, le Couleur carte pour un bon design montre beaucoup de blanc hors du diag sur al, indiquant orthog sur alité ou petite corrélation s entre des termes distincts. Cela signifie-t-il que ce n'est pas un bon design? Et si j'augmente le nombre de courses, cela montrera la plupart du blanc sur la diagonale, si cela signifie que je dois augmenter le nombre de courses lorsque je fais la conception expérimentale?
Et encore une question ici:
Notre réponse est une valeur binaire (0/1), 0 indique la non-présence d'occupants, 1 indique la présence d'occupants, pour la réponse, j'ai utilisé "Maximum" comme objectif, comme suit:
Est-ce correct ou devrais-je utiliser "Aucun" comme objectif?
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?@statman Merci pour les suggestions.
J'ai essayé de trouver ces parcelles, y compris Daniel parcelle (parcelles normales), parcelles Pareto des effets et éventuellement des parcelles Bayes, mais il semble qu'elles se trouvent sous le "Filtrage des effets", et uniquement disponibles si vous utilisez "Moindres carrés standard" comme "Personnalité", ce qui signifie que la réponse devrait être continu. Il n'y a pas de tel choix si j'ai choisi le «modèle linéaire généralisé» avec la réponse «binomiale». Est-ce que je me trompe ou dois-je trouver ça ailleurs?
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Alors que les deux @P_Bartell et j'essaye de vous donner quelques conseils, vous devriez réaliser qu'il n'y a pas de "bon" design. Chaque conception variera potentiellement dans les ressources requises, la précision de détection des effets des facteurs de conception, la résolution, le modèle qui peut être estimé, le nombre de facteurs qui peuvent être estimés, etc. Ce que je recommande, c'est de concevoir plusieurs expériences et de les évaluer par rapport à l'ensemble de critères et à votre situation. Je vous suggère également de prédire tous les résultats possibles et ce que vous ferez dans chaque résultat. Vous disposez de 8 facteurs de conception et d'au moins 1 variable de bruit. Le but de cette 1ère expérience est de concevoir une meilleure expérience (déplacer l'espace de conception et identifier les facteurs les plus intéressants). Habituellement, une résolution inférieure fonctionnera pour identifier les effets principaux, mais vous devez classer les effets du modèle jusqu'au 2ème ordre pour déterminer si vous devez augmenter la résolution. De plus, lorsque JMP bloque la conception, le logiciel traite le bloc comme un effet aléatoire par défaut. Cependant, lorsque vous savez quel bruit compose le bloc, vous pouvez le traiter comme un effet fixe et quantifier les interactions bloc par facteur. Je suis un peu vieille école, direz-vous. Je veux connaître l'aliasing et je n'aime pas faire l'alias partiel car c'est plus difficile à interpréter et à déterminer ce que devrait être l'expérience suivante. Mais je suis probablement en minorité ici. Beaucoup de gens aiment les conceptions optimales pour leur efficacité. Je ne remplis pas non plus de Y car je ne veux pas que le logiciel "contrôle" mon analyse (dans certains cas, limiter mes options d'analyse).
En ce qui concerne votre variable de réponse, avez-vous pensé à d'autres façons de quantifier la réponse? La réponse binaire nécessite des échantillons de grande taille pour détecter les différences. Pourriez-vous faire varier la taille de «l'objet» ou de la «personne» et enregistrer la taille de l'objet détecté? Ou pourriez-vous varier la quantité de «mouvement» nécessaire pour être détecté? Si la distance par rapport au capteur est importante, au lieu de bloquer sur place dans la pièce, pourriez-vous déterminer à quelle distance du capteur l'objet est détecté? Dans tous les cas, je recommanderais plus de réflexion sur les variables de réponse.Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Oui, vous avez raison ... désolé de manquer que la réponse était binaire. Je vous suggère vraiment de créer une meilleure variable de réponse (voir la note précédente).Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?Désolé de rejoindre cette discussion si tard.
L'emplacement semble être un facteur catégorique avec des effets fixes. Est-ce vraiment une restriction de disponibilité? Autrement dit, vous ne pouvez faire qu'un nombre limité d'observations par emplacement? Combien d'emplacements sont à votre disposition? Le fait que vous ayez qualifié les deux emplacements de «meilleur» et de «pire» me suggère un facteur qualitatif ou catégorique.
Le modèle par défaut n'est que les effets principaux ou additifs. La palette de couleurs vous montre également des termes d'ordre supérieur, afin que vous puissiez évaluer l'impact de ces effets (corrélation) sur les effets principaux. Les effets biaiseront votre modèle si vous ne les incluez pas et augmenteront les erreurs standard des estimations si elles sont incluses.
Quelle est la réponse? Est-ce binaire ou compte-t-il deux résultats binaires? Par exemple, je pourrais observer 20 instances dans chaque exécution et enregistrer le nombre de chaque résultat (réussite, échec). D'un autre côté, je pourrais n'observer qu'une seule instance à chaque exécution. Vous ne pouvez pas utiliser l'analyse de puissance dans la conception personnalisée dans le cas d'une telle réponse. Mais vous avez certainement besoin de plus de courses pour une telle réponse. La commande Simuler la réponse dans la conception personnalisée ainsi que la fonction Simuler dans JMP Pro peuvent être utilisées pour évaluer la puissance empirique de toute conception.
L'objectif de la réponse est enregistré en tant que propriété de colonne Limites de réponse. Il définit la fonction de désirabilité pour l'optimisation dans le profileur de prédiction. Je ne pense pas que ce soit approprié pour ce cas, mais vous pouvez le modifier après avoir accédé au profileur, puis enregistrer la définition mise à jour.
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?@statman Sur la base de votre idée ici, la conception du bloc apportera aliasing partiel car il quantifiera les interactions bloc par facteur. Et nous ne voulons pas faire l'alias partiel pour la première expérience, n'est-ce pas? Et vous avez dit: "vous n'avez rempli aucun Y", cela signifie-t-il que vous n'avez pas entré "réponse"?
Notre variable de réponse est binaire Présence / Non-présence, ce qui signifie si le capteur d'occupation détecte ou non des personnes dans l'espace. En fait, l'autre façon d'interpréter la réponse est de compter le nombre de personnes dans une salle de test. Et puis nous pourrions décider de la présence / non-présence du capteur en fonction des résultats plus tard. Si le nombre de comptage est 0, alors "Non-présence"; si ce n'est pas 0, alors "Présence". À part cela, je ne pouvais pas penser à une autre façon d'interpréter la réponse. Ou peut-être avez-vous de bonnes pensées? Serait-ce utile pour améliorer le cas? Malheureusement, nous n'avons pas pu détecter la taille des objets / personnes en utilisant le capteur d'occupation. La motion comporte quatre catégories, majeures - personnes qui marchent, mineures - personnes étendant les bras, bien - personnes tapant, aucune - dormant. Qu'entendez-vous par la variation de la quantité de mouvement? Et l'emplacement influence les performances du capteur non seulement en raison de la distance, mais également de l'angle entre le capteur et les personnes. Si nous voulons quelque chose pour remplacer l'emplacement, nous devrions peut-être inclure des variables de distance et d'angle. Et puis nous définissons les valeurs extrêmes de distance et d'angle à deux niveaux. Serait-ce utile?
Objet: La conception du dépistage pourrait-elle être utilisée pour 1 facteur continu, 7 autres facteurs catégoriels et 1 réponse catégorielle?@markbailey Merci pour vos commentaires.
Pour l'emplacement, en arrière-plan, nous installons les capteurs d'occupation, les gens se tiendront à différents endroits dans un espace de test, puis nous évaluons si le capteur d'occupation détectera les occupants ou non. Parce que nous voulons savoir si la localisation des personnes aurait un impact sur les performances des capteurs de présence. Au départ, nous avons choisi 8 emplacements aléatoires comme 8 niveaux pour la variable d'emplacement. Mais basé sur notre discussion avec @statman , il vaut mieux ne pas utiliser 8 niveaux pour la première conception expérimentale, c'est pourquoi nous avons décidé de choisir les cas extrêmes pour l'emplacement, l'un est le pire des cas où le capteur ne pouvait pas détecter les occupants, l'un est le meilleur cas où les gens tenez-vous juste devant le capteur pour que le capteur détecte parfaitement les occupants. Alors peut-être que ce n'est pas une restriction de disponibilité? C'est juste une variable que nous voulons faire varier pour voir comment elle influe sur la réponse?
Pour la réponse, c'est une valeur binaire que nous observons 1 instance à chaque exécution. Pour notre cas, la réponse est la présence / non-présence de personnes. La présence signifie que le capteur détecte les occupants, la non-présence signifie que le capteur ne détecte pas les occupants. Donc, dans ce cas, que dois-je choisir pour l'objectif de la réponse?
