Il design dello screening può essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Vorrei valutare l'influenza di 8 fattori sulla risposta. Ci sono 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale e 2 dei fattori categoriali hanno 4 livelli, uno dei fattori categoriali ha 8 livelli. Possiamo usare il classico metodo di progettazione dello screening per progettare esperimenti?
Vogliamo conoscere i fattori più influenti tra gli 8 fattori, dove potremmo analizzare i risultati sperimentali di screening? Quando aggiungiamo più di 6 fattori o i livelli dei fattori superano 3, la scheda "Screening" scompare dove non possiamo analizzare i risultati del progetto di screening. Quali sono i problemi? Ciò significa che in questo caso non è possibile utilizzare il design classico della schermatura? O dovremmo analizzare separatamente i risultati del progetto di screening?
Grazie.
DOERi: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Una volta che ti trovi in una situazione in cui i livelli di fattori sono qualcosa di diverso da 2, i classici schemi di screening, ovvero i progetti fattoriali frazionari a due livelli non sono applicabili o addirittura fattibili. Nel tuo caso, con alcuni fattori con livelli diversi da 2, sei costretto a utilizzare uno scenario DOE ottimale ... che in JMP ti porta direttamente alla piattaforma Custom Design. Dal momento che sembra che tu voglia eseguire un progetto di retinatura, utilizzerei la piattaforma Custom Design per creare un design supportato da un modello di soli effetti principali. Con l'obiettivo di ridurre al minimo il numero di corse. Potrebbe essere necessario aggiungere alcune corse oltre il minimo specificato da JMP per consentire alcuni gradi di libertà in caso di errore.
Buona fortuna nel cercare di trovare effetti attivi con una risposta categorica ... la mia esperienza passata è che a volte hai bisogno di molte corse per prendere in giro un segnale dal rumore ... ma non lo saprai mai se non ci provi.
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Grazie mille. E ho un'altra domanda di follow-up.
Ho utilizzato la piattaforma Custom Design. Dato che ho una risposta binaria, quando adeguo il modello, ho scelto Personalità: Regressione generalizzata, Distribuzione: Binomiale, Metodo di stima: Rete elastica - Adattivo, Metodo di convalida: AICc. Ma quando clicco sul pulsante "Vai", viene visualizzato un avviso che è "L'adattamento è stato interrotto in anticipo a causa del mancato mantenimento dell'ereditarietà. Considera la possibilità di correre di nuovo senza imporre l'ereditarietà ". È un problema grave che devo risolvere, come potrei risolvere il problema o dovrei scegliere altri metodi?Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Ciò si riferisce al fatto che la gerarchia del modello è importante. JMP incoraggia vivamente a mantenere la gerarchia, ma non la richiede.
Gerarchia del modello significa che se hai X1 * X2 nel modello, anche X1 e X2 dovrebbero essere nel modello, anche se non sono solo significativi.
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@yiyichu È fantastico che tu abbia utilizzato la piattaforma Custom Design. Puoi condividere il modello specifico che hai articolato per la costruzione del progetto? Erano solo gli effetti principali? O qualcosa di diverso?
Nella mia prima risposta, ti ho suggerito di specificare un modello solo effetti principali ... il messaggio di errore che stai vedendo e su cui si basa @markbailey è la risposta corretta, sembra proprio che tu stia cercando di adattare un modello con più di semplici effetti principali? Il tuo progetto supporta almeno un certo livello di stima per almeno due (o il cielo non voglia) interazioni di fattori di ordine anche più elevato? Con fattori categoriali a più di 2 livelli, per stimare gli effetti di interazione contenenti quei fattori, il tuo progetto può diventare grande in fretta. Soprattutto con un fattore con 8 livelli.
E sono anche solo un po 'curioso di sapere perché hai scelto la personalità del fitting Elastic Net? Immagino che, in una modalità di modellazione dello screening, avrei potuto iniziare forse con un semplice modello di regressione logistica nominale. Elastic Net non è una scelta sbagliata ... ma potrebbe tendere ad azzerare alcune delle stime dei parametri poiché è molto naturale e potresti perdere il contenuto delle informazioni a livello di effetto. Solo curioso più di ogni altra cosa?
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Sono anche curioso, ma sono curioso del motivo per cui stai considerando fattori categorici di livello 4 e livello 8. Questo suona più come un file scegli il vincitore prova di un disegno di screening? I miei pensieri: lo screening non ha lo scopo di testare tutte le possibili combinazioni. Riesci a scegliere gli estremi dei livelli 4 o 8? L'idea sarebbe quella di confrontare tutti i fattori (allo stesso modo, senza pregiudizi) e determinare quali di questi sono degni di ulteriori indagini. Testando a più di 2 livelli per alcuni dei tuoi fattori, hai più informazioni su questi fattori e hai quindi influenzato il tuo studio.
Ma, ovviamente, non conosco la tua situazione specifica, quindi potresti ignorarmi.
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@P_Bartell Penso che dovrebbe essere l'effetto principale solo in precedenza, ma potrei rovinare qualcosa. Ricontrollo il modello e mi assicuro che il modello sia solo l'effetto principale e sembra che l'errore scompaia ora.
Dato che sono un antipasto di DOE e JMP, ho scelto Personalità adatta alla rete elastica solo perché seguo l'esempio fornito nella documentazione di JMP. Quindi cercherò di utilizzare il metodo di stima di base della regressione logistica come punto di partenza. Grazie per il vostro consiglio. Quando abbiamo scelto i metodi di stima, come decidiamo quali metodi di stima dovremmo scegliere, quando scegliere un metodo di stima di regressione logistica di base, quando dovremmo sceglierne altri, come Lazo, Elastic Net, Ridge, ecc.
E dalla tua prima risposta, hai detto che a volte abbiamo bisogno di molte corse per prendere in giro un segnale dal rumore per una risposta categorica ... Potresti spiegare un po 'di più a riguardo? Cosa potremmo fare per verificare se abbiamo bisogno di più corse?
Grazie ancora per il tuo tempo.
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@statman Il fattore a 4 livelli qui è "livello di movimento", incluso movimento maggiore, movimento minore, movimento fine e nessun movimento. Il fattore di livello 8 qui è scegliere a caso 8 posizioni diverse in una stanza per il nostro caso.Ma hai ragione. In realtà, sto anche valutando di scegliere gli estremi dei 4 livelli e degli 8 fattori di livello per rendere tutti i fattori a 2 livelli. Quindi possiamo anche scegliere il metodo di progettazione dello screening definitivo. Non sono sicuro di quale sia il modo migliore. Ora il tuo consiglio mi rende più fiducioso di farlo in questo modo. Grazie.
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Per Motion, scegli gli estremi. Se questo è significativo, puoi "mettere a punto". Per la posizione nella stanza ... Puoi davvero controllare questo o è rumore? Se il rumore, considera il blocco.
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@statman Grazie per il vostro parere.
Se ho scelto di utilizzare il metodo 3: RCBD come hai detto replicare i trattamenti su 2 blocchi (posizione migliore e peggiore), è come segue:
Il numero predefinito di corse è 16, quindi la "Mappa dei colori sulle correlazioni" è la seguente:
Dalla mappa dei colori sopra, sembra che il modello non sia il modello dell'effetto principale.In termini generali, il colore carta geografica per un buon design mostra molto bianco fuori dalla diag su al, che indica ortogonale su ality o piccolo correlazione s tra termini distinti. Questo significa che questo non è un buon design? E se aumento il numero di corse, mostrerà la maggior parte del bianco sulla diagonale, se significa che devo aumentare il numero di corse quando eseguo il design sperimentale?
E un'altra domanda qui:
La nostra risposta è un valore binario (0/1), 0 indica la non presenza di occupanti, 1 indica la presenza di occupanti, per la risposta ho usato "Massimo" come Obiettivo, come segue:
È corretto o dovrei usare "Nessuno" come obiettivo?
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@statman Grazie per i suggerimenti.
Ho provato a trovare queste trame, comprese Grafici di Daniel (grafici normali), grafici di Pareto di effetti e possibilmente grafici di Bayes, ma sembra che siano sotto lo "Screening degli effetti", e disponibili solo se si utilizza "Standard Least Squares" come "Personalità", il che significa che la risposta dovrebbe essere continuo. Non esiste tale scelta se scelgo il "Modello lineare generalizzato" con la risposta "Binomiale". Mi sbaglio o devo trovarlo da qualche altra parte?
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Mentre entrambi @P_Bartell e sto cercando di darti qualche consiglio, dovresti renderti conto che non esiste un design "giusto". Ogni progetto varierà potenzialmente nelle risorse richieste, nella precisione di rilevamento degli effetti dei fattori di progettazione, nella risoluzione, nel modello che può essere stimato, nel numero di fattori che possono essere stimati, ecc. Quello che consiglio è di progettare più esperimenti e valutarli rispetto alla serie di criteri e alla tua situazione. Ti suggerisco anche di prevedere tutti i possibili risultati e cosa farai in ogni risultato. Hai 8 fattori di progettazione e almeno 1 variabile di rumore. Lo scopo di questo primo esperimento è progettare un esperimento migliore (spostare lo spazio di progettazione e identificare i fattori più interessanti). Di solito una risoluzione inferiore funzionerà per identificare gli effetti principali, ma è necessario classificare gli effetti del modello fino al 2 ° ordine per determinare se è necessario aumentare la risoluzione. Inoltre, quando JMP blocca il disegno, il software considera il blocco come un effetto casuale per impostazione predefinita. Tuttavia, quando si conosce il rumore che compone il blocco, è possibile trattarlo come un effetto fisso e quantificare le interazioni blocco per fattore. Sono un po 'vecchia scuola, potresti dire. Voglio conoscere l'aliasing e non mi piace fare aliasing parziale in quanto è più difficile da interpretare e determinare quale dovrebbe essere l'esperimento successivo. Ma probabilmente sono in minoranza qui. Molte persone amano i design ottimali per la loro efficienza. Inoltre non inserisco alcuna Y perché non voglio che il software "controlli" la mia analisi (in alcuni casi, limita le mie opzioni di analisi).
Per quanto riguarda la tua variabile di risposta, hai pensato ad altri modi per quantificare la risposta? La risposta binaria richiede campioni di grandi dimensioni per rilevare le differenze. Potreste variare le dimensioni dell '"oggetto" o della "persona" e registrare le dimensioni dell'oggetto rilevato? O potresti variare la quantità di "movimento" necessaria per essere rilevato? Se la distanza dal sensore è importante, invece di bloccare la posizione nella stanza, potresti determinare a quale distanza dal sensore viene rilevato l'oggetto? In ogni caso, consiglierei di riflettere maggiormente sulle variabili di risposta.Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Sì, hai ragione ... scusa per aver perso che la risposta era binaria. Ti suggerisco davvero di creare una variabile di risposta migliore (vedi nota precedente).Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Mi dispiace partecipare a questa discussione così tardi.
La posizione sembra essere un fattore categorico con effetti fissi. È davvero una restrizione alla disponibilità? Cioè, puoi fare solo un numero limitato di osservazioni per posizione? Quante location hai a disposizione? Il fatto che tu abbia chiamato le due località "migliori" e "peggiori" mi suggerisce un fattore qualitativo o categorico.
Il modello di default è solo gli effetti principali o additivi. La mappa a colori mostra anche termini di ordine superiore, in modo da poter valutare l'impatto di questi effetti (correlazione) sugli effetti principali. Gli effetti influenzeranno il tuo modello se non li includi e aumenteranno gli errori standard delle stime se sono inclusi.
Qual è la risposta? È binario o è un conteggio di due risultati binari? Ad esempio, potrei osservare 20 istanze in ogni esecuzione e registrare il numero di ogni risultato (successo, fallimento). D'altra parte, potrei osservare solo 1 istanza in ogni esecuzione. Non è possibile utilizzare l'analisi della potenza nella progettazione personalizzata nel caso di tale risposta. Ma hai sicuramente bisogno di più corse per una tale risposta. Il comando Simula risposta in Custom Design insieme alla funzione Simulate in JMP Pro possono essere utilizzati per valutare la potenza empirica di qualsiasi progetto.
L'obiettivo per la risposta viene salvato come proprietà della colonna Limiti risposta. Definisce la funzione di desiderabilità per l'ottimizzazione nel profiler di previsione. Non penso che sia appropriato per questo caso, ma puoi cambiarlo dopo essere arrivato al profiler e quindi salvare la definizione aggiornata.
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@statman Sulla base della tua idea qui, il design del blocco porterà aliasing parziale poiché quantificherà le interazioni blocco per fattore. E non vogliamo fare l'aliasing parziale per il primo esperimento, giusto? E hai detto "non hai inserito nessuna Y", significa che non hai inserito "risposta"?
La nostra variabile di risposta è Presenza / Non presenza binaria, che significa se il sensore di presenza rileva o meno le persone nello spazio. In realtà, l'altro modo in cui potremmo interpretare la risposta è contare il numero di persone in una sala prove. E poi potremmo decidere la presenza / non presenza del sensore in base ai risultati in seguito. Se il numero di conteggio è 0, allora "Non presenza"; se non è 0, allora "Presenza". Oltre a questo, non riuscivo a pensare a un altro modo per interpretare la risposta. O forse hai dei buoni pensieri? Sarebbe utile per migliorare il caso? Sfortunatamente, non siamo riusciti a rilevare le dimensioni di oggetti / persone utilizzando il sensore di presenza. Il movimento ha quattro categorie, principali - persone che camminano, minori - persone che estendono le braccia, bene - persone che digitano, nessuna - che dorme. Cosa intendi variando la quantità di movimento? E la posizione influenza le prestazioni del sensore non solo a causa della distanza ma anche dell'angolo tra il sensore e le persone. Se vogliamo qualcosa per sostituire la posizione, forse dovremmo includere sia le variabili di distanza che di angolo. Quindi definiamo i valori estremi per la distanza e l'angolo a due livelli. Sarebbe utile?
Ri: Il progetto di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@markbailey Grazie per aver fornito i tuoi pensieri.
Per la posizione, lo sfondo è che impostiamo i sensori di presenza, le persone si troveranno in posizioni diverse in uno spazio di prova e quindi valutiamo se il sensore di presenza rileverà gli occupanti o meno. Perché vogliamo sapere se la posizione delle persone influirà sulle prestazioni dei sensori di presenza. Inizialmente, abbiamo scelto 8 posizioni casuali come 8 livelli per la variabile di posizione. Ma sulla base della nostra discussione con @statman , è meglio non utilizzare 8 livelli per il primo progetto sperimentale, ecco perché abbiamo deciso di scegliere i casi estremi per la posizione, uno è il caso peggiore in cui il sensore non è riuscito a rilevare gli occupanti, uno è il caso migliore in cui le persone stare davanti al sensore in modo che il sensore rilevi perfettamente gli occupanti. Quindi forse non è una restrizione sulla disponibilità? È solo una variabile che vogliamo variare per vedere come influisce sulla risposta?
Per la risposta, è un valore binario che osserviamo 1 istanza in ogni esecuzione. Per il nostro caso, la risposta è la Presenza / Non presenza di persone. Presenza significa che il sensore rileva gli occupanti, Non presenza significa che il sensore non rileva gli occupanti. Quindi, in questo caso, cosa dovrei scegliere per l'obiettivo della risposta?
