Il disegno di screening potrebbe 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 utilizzare il classico metodo di screening design per progettare esperimenti?
Vogliamo conoscere i fattori più influenti tra gli 8 fattori, dove potremmo analizzare i risultati sperimentali dello screening? Quando aggiungiamo più di 6 fattori o i livelli dei fattori superano 3, la scheda "Screening" scompare dove non possiamo analizzare i risultati della progettazione dello 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.
DAIRe: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Ci sono molti documenti che discutono le opzioni per gestire il rumore. Fisher (che ha inventato il blocco), Box, et. al. avere numerosi documenti/libri.
Box, George, Hunter, William e Hunter, J. Stuart (2005) " Statistiche per sperimentatori: design, innovazione e scoperta Wiley & Sons (ISBN 0471718130) lo copre bene. Questo documento è eccellente:
Sander, D., Leitnaker M. e McLean R. (2002) "Progetti a blocchi completi randomizzati negli studi industriali" Ingegneria della qualità, vol. 14, numero 1
Uno dei miei preferiti:
Daniel, Cuthbert (1976)” Applicazioni della statistica agli esperimenti industriali Wiley (ISBN 0-471-19469-7)
Documento definitivo sui progetti a trama divisa (IMHO):
Scatola, GEP, Stephen Jones (1992), “ Disegni a trama divisa per una robusta sperimentazione del prodotto ”, Giornale di statistica applicata , vol. 19, n. 1
Ho anche allegato una discussione eccessivamente semplificata che utilizzo come supporto alle lezioni sull'argomento.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Non esiste uno standard di cui sono a conoscenza. È possibile utilizzare la funzione Simula in JMP Pro per valutare le prestazioni dell'analisi per un determinato progetto.
Sì, dipende se ottieni buoni risultati. Ma c'è un metodo rigoroso dietro questo approccio. Ad esempio, puoi creare un design e selezionare Simulate Response dal menu della piattaforma Custom Design. Si noti che è possibile simulare una risposta binomiale. È possibile inserire i coefficienti minimi oi coefficienti attesi e generare la risposta Eseguire l'analisi per il primo campione simulato. Quindi fare clic con il pulsante destro del mouse sulla colonna numerica di interesse (ad esempio, stima del parametro, valore p o altro) e selezionare Simula. È quindi possibile regolare il progetto come indicato dai risultati della simulazione.
Si prega di consultare il documentazione per Simulate .
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@Mark_Bailey Sulla base di ciò che hai detto, è sempre così che io saranno necessarie molte esecuzioni per stimare bene la regressione logistica o il modello GLM binomiale. Esiste uno standard sul numero di corse che normalmente potrebbe fornire buoni risultati di stima? O dipende solo dal fatto che otteniamo buoni risultati? So che ci sono molti modi per valutare la bontà di un modello se la risposta è continua, come il diagramma di Pareto, ecc. Quali sono i metodi che potremmo usare per valutare se il modello è buono o meno quando una risposta è binaria?
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@statman Capisco cosa stavi cercando di spiegare perché la posizione dovrebbe essere considerata come rumore. Ma penso di dover esplorare di più su come decidere la risoluzione. O sai che ci sono alcune risorse / documenti che potrebbero aiutare?
Per la variabile di risposta, utilizziamo un sensore PIR, che è passivo, utilizzando IR per rilevare il movimento. Ma dobbiamo anche testare alcuni sistemi di sensori, che sono una combinazione di diversi tipi di sensori. In questo caso, i risultati sarebbero un calcolo basato su diverse uscite del sensore, non una singola misurazione... E solo l'output binario finale ci verrà fornito quando eseguiremo il test. Forse questo caso è più complicato per il design sperimentale...
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Mark, spesso "tratto" il rumore come un effetto fisso durante l'esperimento e durante l'analisi. Per fare ciò è necessario che lo sperimentatore capisca qual è il rumore (deve essere identificato) e possa gestirlo (o campionarlo) durante l'esperimento. Ciò consente la stima delle interazioni rumore per fattore (gli effetti del fattore di progettazione sono coerenti rispetto al rumore variabile) che è una componente necessaria per la creazione di progetti robusti.
Riferimento:
Sander, D., Leitnaker M. e McLean R. (2002) "Progetti di blocchi completi randomizzati negli studi industriali" Ingegneria della qualità, vol. 14, numero 1Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Non credo che siamo in disaccordo. Volevo solo essere sicuro della natura del fattore Posizione. La descrizione "migliore" e "peggiore" lo faceva sembrare un effetto fisso. Vedo che sono due posizioni casuali che forniranno ciascuna metà delle corse. Quindi dovrebbe essere un blocco casuale. Ma sono totalmente d'accordo con la vista della posizione.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Su questo punto non sono d'accordo @Mark_Bailey . La posizione nella stanza è rumore e come tale dovrebbe essere trattato come rumore nella sperimentazione. Non vuoi concludere che la posizione è significativa e le persone devono stare qui perché funzioni. Non venderai molti di quei sensori o quelli che vendi avranno molti reclami da parte dei clienti (funziona solo quando sono qui).Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Grazie per la tua spiegazione.
Tratterei il fattore Posizione come un semplice fattore Categorico, non un fattore di blocco.
Definirei la risposta in Custom Design per non avere obiettivi. Sarà più facile definire la funzione di desiderabilità successivamente nel profiler.
Una singola prova (un risultato sì o no) significa che avrai bisogno di molte esecuzioni per stimare bene la regressione logistica o il modello GLM binomiale.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Per chiarire, l'aliasing parziale è quando un effetto non è né ortogonale né completamente aliasato. Non c'è niente di sbagliato nell'aliasing fintanto che sai cosa è alias. In effetti, l'aliasing è una strategia di efficienza. Perché separare tutti gli effetti nel primo studio. In particolare non è necessario separare i termini di ordine superiore (fattoriale o polinomiale) nel primo esperimento. È necessario decidere quali effetti si desidera stimare, quali sono disposti a creare alias e quali saranno limitati. Se un effetto è significativo e sai cosa è aliasato, l'iterazione successiva può certamente de-aliasing quegli effetti. Il problema con l'aliasing parziale è che l'effetto è distribuito su più effetti e quindi il de-aliasing non è praticamente possibile.
Per quanto riguarda le variabili di risposta: non so che tipo di sensore stai usando, ma pensa a come "sensisce". È attivo o passivo? Se è passivo, utilizza l'IR per rilevare il movimento? In che modo il sensore elabora quel segnale. Può essere misurato/quantificato? Hai un ingegnere che capisce la scienza? Lavorerei su una misurazione migliore.
Nella progettazione di un esperimento, è necessario decidere quale risoluzione è necessaria per i fattori di progettazione e quale risoluzione è necessaria per il rumore (la risoluzione in genere non viene utilizzata in riferimento al rumore... Pochissime persone dedicano tempo alla comprensione del rumore anche se studiano è richiesto per un design robusto). Ecco un esperimento mentale: diciamo che il luogo in cui si trova qualcuno nella stanza è rumore. Vuoi che il tuo dispositivo sia resistente al rumore (dove c'è qualcuno nella stanza). Stai sperimentando fattori di progettazione (sensibilità del sensore, angolo, dimensioni, ecc.) che possono o meno influenzare le prestazioni del dispositivo di rilevamento. 1 di questi fattori è significativo, ma il suo effetto (magnitudo e/o direzione) dipende dal rumore (come stimato dall'interazione blocco per fattore ottenuta dall'RCBD). Vuoi saperlo all'inizio della progettazione in modo da poter trovare l'impostazione per quel fattore o trovare un altro fattore o fare in modo che il fattore sia regolabile sul campo in modo da ridurre l'effetto di interazione del rumore per fattore. In caso contrario, le prestazioni del dispositivo dipenderanno dal rumore. Il che significa che a un certo punto avrai lamentele da parte dei clienti.Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@Mark_Bailey Grazie per aver fornito i tuoi pensieri.
Per la posizione, lo sfondo è che impostiamo i sensori di occupazione, le persone staranno in posizioni diverse in uno spazio di prova, quindi valutiamo se il sensore di occupazione rileverà o meno gli occupanti. 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 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 in grado di rilevare gli occupanti, uno è il caso migliore in cui le persone semplicemente stare proprio davanti al sensore in modo che il sensore rilevi perfettamente gli occupanti. Quindi forse non è una limitazione della 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 delle 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?
Ri: Il disegno 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 binaria Presenza/Non presenza, il che significa se il sensore di presenza rileva persone o meno 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 successivi. Se il numero di conteggio è 0, allora "Non presenza"; se non è 0, allora "Presenza". A parte questo, non riuscivo a pensare a un altro modo di 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. La mozione ha quattro categorie, maggiore - persone che camminano, minore - persone che estendono le braccia, bene - persone che digitano, nessuna - che dormono. Cosa intendi per variare la quantità di movimento? E la posizione influenza le prestazioni del sensore non solo a causa della distanza ma anche dell'angolo dal sensore alle persone. Se vogliamo qualcosa che sostituisca la posizione, forse dovremmo includere sia la distanza che le variabili dell'angolo. E poi definiamo i valori estremi per la distanza e l'angolo a due livelli. Sarebbe utile?
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Scusa se mi unisco a questa discussione così tardi.
La Location sembra essere un fattore categorico con effetti fissi. È davvero una limitazione della disponibilità? Cioè, puoi fare solo un numero limitato di osservazioni per posizione? Quante location hai a disposizione? Il fatto che tu abbia definito 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 dei 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 ciascun 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 in 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 Simula in JMP Pro può essere utilizzato per valutare il potere empirico 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 credo sia appropriato per questo caso, ma puoi cambiarlo dopo essere arrivato al profiler e quindi salvare la definizione aggiornata.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Sì, hai ragione ... scusa per non aver notato che la risposta era binaria. Ti suggerisco davvero di creare una variabile di risposta migliore (vedi nota precedente).Ri: Il disegno 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 del rilevamento degli effetti dei fattori di progetto, 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 all'insieme 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 dovresti 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 sai quale rumore sta componendo il blocco, puoi trattarlo come un effetto fisso e quantificare le interazioni blocco per fattore. Sono un po' vecchia scuola, si potrebbe dire. Voglio conoscere l'aliasing e non mi piace fare aliasing parziale poiché è più difficile da interpretare e determinare quale dovrebbe essere l'esperimento successivo. Ma probabilmente qui sono in minoranza. A molte persone piacciono i design ottimali per la loro efficienza. Inoltre, non inserisco nessuna Y perché non voglio che il software "controlli" la mia analisi (in alcuni casi, limiti 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. Potresti variare la dimensione dell '"oggetto" o della "persona" e registrare quale oggetto di dimensioni viene rilevato? O potresti variare la quantità di "movimento" necessaria per essere rilevata? 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 disegno 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, incluso Trame di Daniel (trame normali), trame degli effetti di Pareto e possibilmente trame di Bayes, ma sembra che siano sotto lo "Screening degli effetti" e disponibili solo se si utilizza "Minimi quadrati standard" come "Personalità", il che significa che la risposta dovrebbe essere continuo. Non c'è tale scelta se scelgo il "Modello lineare generalizzato" con la risposta "Binomiale". Sbaglio o devo cercarlo da qualche altra parte?
Ri: Il disegno 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 posizione peggiore), è come il seguente:
Il numero predefinito di esecuzioni è 16, quindi la "Mappa 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 dal diag su al, indicando orthog su alità 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, significa che devo aumentare il numero di corse quando eseguo il disegno 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?
Re: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Suggerirei di utilizzare i grafici di Daniel (trame normali), i grafici degli effetti di Pareto e possibilmente i grafici di Bayes rispetto ai valori p per valutare fattori interessanti da un progetto di screening. Sono sempre preoccupato che le stime di MSE nel tuo progetto di screening siano scarse, non rappresentative e distorte. Le trame che suggerisco sono meno probabilmente distorte. Fondamentalmente stai confrontando tutti gli effetti tra loro per determinare quali sono assegnabili e di significato pratico.Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?In questo caso, la posizione nella stanza è rumorosa. Non hai il controllo su dove si troverà qualcuno nella stanza, ma vuoi comunque che il tuo sensore rilevi che sono lì. La posizione nella stanza PUÒ essere controllata durante l'esperimento, ma non nella vita reale. Questo tipo di fattore può essere gestito in diversi modi:
1. Ripetizioni: mantenere costante la combinazione di trattamento e adottare misure ripetute in luoghi diversi. Le posizioni possono essere casuali, ma otterrai maggiori informazioni se ci sono ipotesi specifiche sul PERCHÉ ci sarebbero differenze nelle posizioni (ad esempio, vicinanza al sensore, angolo rispetto al sensore, angolo della stanza) e quindi campionare sistematicamente.
2. Repliche randomizzate: credo che questo sia il modo in cui gestisci questo fattore. Sebbene ciò aumenti lo spazio di inferenza e fornisca una stima teoricamente imparziale dell'MSE, non si conosce l'effetto della posizione e si può compromettere la precisione del rilevamento dell'effetto del fattore di progettazione.
3. RCBD: In questo caso, selezionare la posizione migliore (vicino proprio davanti al sensore) come 1 livello e la posizione peggiore (lontano e con un angolo estremo) come 2° livello. Replicare i trattamenti sui 2 blocchi. In questo caso potresti considerare la posizione come un effetto fisso. Ciò consente un maggiore spazio di inferenza, nonché la capacità di stimare il blocco (posizione) e tutti gli effetti di interazione blocco per fattore (una misura della robustezza del sensore) con maggiore precisione.
4. Trama divisa (matrice di prodotti incrociati): inserisci i trattamenti nell'intera trama e il rumore nella sottotrama o il rumore nel WP e i trattamenti nell'SP. Ciò migliorerebbe l'efficienza del progetto e probabilmente aumenterebbe la precisione del rilevamento del fattore di progetto e degli effetti di interazione del rumore per fattore.Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@P_Bartell Quindi sembra che non ci sia un modo semplice o una risposta unica per questo problema. Lo terrò presente quando utilizzerò il metodo di screening design per progettare esperimenti e analizzare i risultati. Grazie per il suo tempo e la sua pazienza.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Il mio esempio è in realtà un progetto di schermatura. Solo un fattore... ma i principi si applicano da uno a molti fattori e ai loro livelli appropriati. Sì, in una certa misura utilizzerai i valori p ... ma non cadere nel valore p è una trappola. Supponiamo che tu adotti, e dipende interamente da te il valore p critico specifico necessario per rifiutare l'ipotesi nulla per qualsiasi stima dell'effetto ... quindi quale valore sceglierai? 0,05? 0,01?0,10? e ancora e ancora. E cosa succede se scegli 0,05 come valore p critico per una stima del parametro e hai un valore p di un effetto = 0,049 e un altro che è 0,051. Con la mentalità della scogliera saresti costretto a dire che il fattore che riflette la stima di 0,049 è "significativo"... e Signore, odio quella parola... ma questa è un'altra sfuriata per un'altra volta, e l'altro fattore è "non significativo" perché il suo valore p è superiore al valore critico.
Il numero di corse dà il potere di essere in grado di rilevare gli effetti. Il mio esempio lo conferma. Due tiri... faresti fatica a rifiutare l'ipotesi nulla... ma lancia quella moneta, diciamo 1.000 volte e scommetto la mia casa che rifiuteresti l'ipotesi nulla. I progetti di screening sono intenzionalmente molto scarsi rispetto al numero di corse ... quindi potrebbe esserci un effetto presente ... semplicemente non hai raccolto prove sufficienti per convincere la giuria.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@statman In generale, il nostro obiettivo è decidere se la posizione degli occupanti in una stanza influenzerebbe le prestazioni dei sensori di presenza per rilevare gli occupanti. Quindi contrassegniamo prima una griglia di 3x3 piedi sul pavimento e scegliamo casualmente 8 posizioni utilizzando alcuni strumenti di generazione di numeri casuali, e gli occupanti staranno in queste 8 diverse posizioni per il test. È come se potessimo controllare la posizione? In realtà, poiché sappiamo che il sensore potrebbe non rilevare gli occupanti quando una persona si trova in un angolo della stanza, significa che potremmo anche scegliere gli estremi di picco per la posizione? Ad esempio, un estremo di picco è la persona in piedi al centro della stanza in modo che il sensore abbia la maggiore probabilità di rilevare gli occupanti, l'altro sarebbe la persona in piedi nell'angolo della stanza in modo che il sensore abbia la minima probabilità di rilevare gli occupanti. rilevare gli occupanti?
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@P_Bartell Aiuta davvero. Ho già seguito parte dell'addestramento DOE, seguirò anche gli altri.
Penso di capire cosa stai cercando di dire nell'esempio, ma quando si tratta di progettare lo screening, ciò che ci interessa veramente è quale fattore avrebbe un'influenza significativa sulla risposta, non sappiamo davvero come il numero di corse avrebbe un impatto sui risultati della modellazione, giusto? Diciamo che progettiamo un esperimento utilizzando il design dello screening e scegliamo il modello dell'effetto principale, dopo aver eseguito gli esperimenti, raccogliamo i dati di risposta effettivi e scegliamo un modello per eseguire l'analisi dell'effetto principale. Quindi otterremo i risultati che ci diranno quale fattore è significativo in base ai loro valori P. Come facciamo a sapere se i risultati sono corretti o meno? O forse dopo un certo numero di esecuzioni, abbiamo scoperto che nessuno dei fattori è significativo analizzando i risultati, quindi abbiamo bisogno di più esecuzioni sperimentali? Forse mi sbaglio, o la mia domanda è un po' sciocca, ma è difficile per me metterla in relazione con lo screening del design sperimentale...
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Per Movimento, scegli gli estremi. Se questo è significativo, puoi "mettere a punto". Per la posizione nella stanza...Puoi controllarlo o è rumore? Se il rumore, considerare il blocco.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@yiyichu Non rientra nell'ambito di un forum di discussione generale come questo fornire una guida anche incompleta su quale tecnica di modellazione utilizzare e quando. Problemi pratici, tipi di dati, metodi di raccolta dei dati, influenza dei fattori di rumore, capacità del software, capacità delle persone coinvolte nel progetto e probabilmente alcune cose che non menziono, giocano tutti un ruolo nell'aiutare a determinare COME risolvere un problema. Quindi, a questo proposito, penso davvero che la strada migliore da perseguire sia considerare un approccio più olistico per costruire le tue capacità di problem solving attraverso l'educazione e la pratica. Un ottimo modo per raggiungere questo obiettivo, ed è gratuito (come gratuito) è completare il curriculum SAS "Statistical Thinking for Industrial Problem Solving". Gran parte del corso è dedicato a coniugare raccolta di dati, tipi di dati e strategie analitiche per risolvere i problemi. Ecco un link alla pagina web principale per le informazioni sul corso: Pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali
Proverò a darti un esempio di ciò che intendo con un piccolo numero di corse, potrebbe essere difficile ricavare un segnale dal rumore. È un po' un esercizio mentale...quindi ecco qua. Cominciamo col dire che vorresti determinare se il lancio di una moneta è equo ed equilibrato. Cioè c'è una probabilità di 0,5 di ottenere testa o croce con il lancio di una moneta. Supponiamo ora che io arrivi all '"esperimento" con una moneta che NON è 50/50, ma la tua ipotesi nulla È che sia una moneta 50/50. Ma in realtà sto barando e ho portato una moneta all'esperimento che ha una probabilità di 0,7 di testa e una probabilità di 0,3 di croce. Se lancio la moneta una volta... ottengo una testa. Sei disposto a rifiutare la tua ipotesi che la moneta sia 50/50? Probabilmente non sulla base di un lancio. Che ne dici di un secondo lancio? Ora hai di nuovo una testa. Disposto a rifiutare ancora? Dopotutto, se la tua ipotesi è vera, c'è una possibilità di 0,25 di due teste consecutive. Penso che la maggior parte delle persone non rifiuterebbe ancora l'ipotesi nulla. Quindi capovolgi una terza volta ... questa volta ottieni una coda. Quanti lanci e risultati ti serviranno per rifiutare finalmente il nulla? Qui sta il problema che nella mia esperienza pratica a volte si verifica con esiti binari.
Spero che possa aiutare?
Ri: Il disegno 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 il "livello di movimento", che include movimento maggiore, movimento minore, movimento fine e nessun movimento. Il fattore di livello 8 qui è scegliere casualmente 8 posizioni diverse in una stanza per il nostro caso.Ma hai ragione. In realtà, sto anche considerando di scegliere gli estremi dei fattori di livello 4 e 8 per rendere tutti i fattori a 2 livelli. Quindi possiamo anche scegliere il metodo di progettazione dello screening definitivo. Non sono sicuro di quale modo potrebbe essere migliore. Ora il tuo consiglio mi rende più fiducioso di farlo in questo modo. Grazie.
Ri: Il disegno 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 il Personalità di adattamento di Elastic Net solo perché seguo l'esempio fornito nella documentazione di JMP. Cercherò quindi di utilizzare il metodo di stima della regressione logistica di base come punto di partenza. Grazie per il vostro parere. Quando scegliamo 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 Lasso, Elastic Net, Ridge, ecc.
E dalla tua prima risposta, hai detto che a volte abbiamo bisogno di un sacco di corse per stuzzicare un segnale dal rumore per una risposta categorica... Potresti per favore spiegare un po 'di più a riguardo? Cosa potremmo fare per verificare se abbiamo bisogno di più corse?
Grazie per il tuo tempo ancora.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?Sono anche curioso, ma sono curioso di sapere perché stai guardando a fattori categorici di livello 4 e 8. Questo suona più come un scegli il vincitore test piuttosto che un progetto di screening? I miei pensieri: lo screening non ha lo scopo di testare tutte le possibili combinazioni. Puoi 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 meritano ulteriori indagini. Testando a più di 2 livelli per alcuni dei tuoi fattori, hai più informazioni su quei fattori e hai quindi distorto il tuo studio.
Ma, ovviamente, non conosco la tua situazione specifica, quindi potresti ignorarmi.
Ri: Il disegno di screening potrebbe essere utilizzato per 1 fattore continuo, 7 altri fattori categoriali e 1 risposta categoriale?@yiyichu Fantastico che tu abbia utilizzato la piattaforma Custom Design. Puoi condividere il modello specifico che hai articolato per la costruzione del design? Erano solo gli effetti principali? O qualcosa di diverso?
Nella mia prima risposta, ti ho suggerito di specificare un modello di soli effetti principali ... il messaggio di errore che stai vedendo e basato su @Mark_Bailey Risposta corretta di , sembra davvero che tu stia cercando di adattare un modello con qualcosa di più dei semplici effetti principali? Il tuo progetto supporta almeno un certo livello di stima per almeno due (o il cielo non voglia) interazioni con fattori di ordine ancora più elevato? Con fattori categorici a più di 2 livelli, per stimare gli effetti di interazione contenenti tali fattori, il tuo progetto può diventare grande in fretta. Soprattutto con l'unico fattore con 8 livelli.
E sono anche solo un po' curiosa di sapere perché hai scelto la personalità della vestibilità Elastic Net? Immagino che, in una modalità di modellazione dello screening, avrei potuto iniziare forse solo 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 la sua stessa natura e potresti perdere il contenuto delle informazioni sul livello dell'effetto. Solo curioso più che altro?
Ri: Il disegno 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 consiglia vivamente di mantenere la gerarchia, ma non lo richiede.
Gerarchia del modello significa che se hai X1*X2 nel modello, anche X1 e X2 dovrebbero essere nel modello, anche se non sono significativi da soli.
Ri: Il disegno 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. Poiché ho una risposta binaria, quando ho adattato il modello, ho scelto Personalità: Regressione generalizzata, Distribuzione: Binomiale, Metodo di stima: Rete elastica -- Adattivo, Metodo di convalida: AICc. Ma quando faccio clic sul pulsante "Vai", viene visualizzato un avviso che è "Fitting terminato in anticipo a causa del mancato mantenimento dell'ereditarietà. Considera l'idea di correre di nuovo senza far rispettare l'ereditarietà". È un problema grave che devo risolvere, come potrei risolvere il problema o dovrei scegliere altri metodi?Ri: Il disegno 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 dei fattori sono qualcosa di diverso da 2, i classici disegni di screening, cioè i disegni 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. Dato che sembra che tu voglia eseguire un progetto di screening, utilizzerei la piattaforma Custom Design per creare un progetto supportato da un modello di soli effetti principali. Con un occhio alla riduzione al minimo del numero di corse. Potresti voler aggiungere alcune esecuzioni oltre il minimo specificato da JMP per consentire alcuni gradi di libertà per l'errore.
Buona fortuna cercando di trovare effetti attivi con una risposta categorica ... la mia esperienza passata è che a volte hai bisogno di molte corse per stuzzicare un segnale dal rumore ... ma non lo saprai mai se non ci provi.
