선별 설계를 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 사용할 수 있습니까?8 가지 요인이 반응에 미치는 영향을 평가하고 싶습니다. 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응이 있으며, 범주 형 요인 중 2 개에는 4 개의 수준이 있고 범주 형 요인 중 하나에는 8 개의 수준이 있습니다. 고전적인 스크리닝 설계 방법을 사용하여 실험을 설계 할 수 있습니까?
스크리닝 실험 결과를 분석 할 수있는 8 가지 요인 중 가장 영향력있는 요인을 알고 싶습니다. 요인을 6 개 이상 추가하거나 요인 수준이 3 개를 초과하면 선별 설계 결과를 분석 할 수없는 "선별"탭이 사라졌습니다. 무엇이 문제입니까? 이 경우 클래식 스크리닝 디자인을 사용할 수 없다는 의미입니까? 아니면 선별 설계 결과를 별도로 분석해야합니까?
감사.
암사슴Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?요인 수준이 2가 아닌 상황에 처하면 고전적인 선별 설계, 즉 2 단계 부분 요인 설계를 적용 할 수 없거나 실행할 수 없습니다. 레벨이 2가 아닌 일부 요인이있는 경우 최적의 DOE 시나리오를 사용해야합니다. JMP에서는 바로 Custom Design 플랫폼으로 이동합니다. 스크리닝 디자인을 실행하려는 것 같기 때문에 Custom Design 플랫폼을 사용하여 주 효과 전용 모델에서 지원하는 디자인을 구축합니다. 실행 횟수를 최소화하는 데 중점을 둡니다. 오류에 대한 어느 정도의 자유도를 허용하기 위해 JMP 지정된 최소값 이상으로 몇 번의 실행을 추가 할 수 있습니다.
범주 형 응답으로 활성 효과를 찾으려고 노력하는 행운을 빕니다 ... 내 과거 경험은 때때로 소음에서 신호를 알아 내기 위해 많은 실행이 필요하지만 시도하지 않으면 알 수 없습니다.
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?대단히 감사합니다. 그리고 또 다른 후속 질문이 있습니다.
Custom Design 플랫폼을 사용했습니다. 이진 반응이 있기 때문에 모델을 적합 할 때 성격 : 일반화 회귀, 분포 : 이항, 추정 방법 : Elastic Net-적응, 검증 방법 : AICc를 선택했습니다. 그러나 "이동"버튼을 클릭하면 "유전 유지 실패로 인해 피팅이 일찍 종료되었습니다."라는 경고가 표시됩니다. 유전을 강요하지 않고 다시 달리는 것을 고려하십시오. " 이것이 내가 해결해야하는 심각한 문제입니까? 어떻게 문제를 해결할 수 있습니까? 아니면 다른 방법을 선택해야합니까?Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?이것은 모델 계층이 중요하다는 사실을 나타냅니다. JMP는 계층을 유지하도록 강력히 권장하지만 필수는 아닙니다.
모델 계층은 모델에 X1 * X2가있는 경우 X1과 X2가 단독으로 중요하지 않더라도 모델에 있어야 함을 의미합니다.
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?헉 Custom Design 플랫폼을 사용해 주셔서 감사합니다. 설계 시공을 위해 표현한 특정 모델을 공유 할 수 있습니까? 주 효과뿐 이었습니까? 아니면 뭔가 다른가요?
첫 번째 답장에서 주 효과 전용 모델을 지정하는 것이 좋습니다. 현재보고있는 오류 메시지는 뿡 빵뀨 의 정답입니다. 주 효과 이상으로 모델을 맞추려는 것 같습니까? 당신의 설계는 적어도 2 개 이상의 (또는 천국이 금지하는) 고차 요인 상호 작용에 대해 최소한 어느 정도의 추정 수준을 지원합니까? 2 개 이상의 수준에서 범주 형 요인을 사용하여 이러한 요인을 포함하는 상호 작용 효과를 추정하기 위해 설계가 서둘러 커질 수 있습니다. 특히 8 단계의 1 개 요인이 있습니다.
그리고 왜 Elastic Net 피팅 성격을 선택했는지 궁금합니다. 스크리닝 모델링 모드에서는 단순한 명목 로지스틱 회귀 모델로 시작했을 것입니다. Elastic Net은 잘못된 선택은 아니지만 ... 매우 자연스럽고 효과 수준 정보 콘텐츠를 놓칠 수 있기 때문에 일부 매개 변수 추정치를 제로화하는 경향이 있습니다. 무엇보다 궁금 하신가요?
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?저도 궁금한데, 왜 4 단계와 8 단계의 범주 적 요인을보고 있는지 궁금합니다. 이것은 좀 더 승자를 고르다 스크리닝 디자인보다 테스트? 내 생각 : 스크리닝은 가능한 모든 조합을 테스트하기위한 것이 아닙니다. 4 단계 또는 8 단계 중 극단을 선택할 수 있습니까? 아이디어는 모든 요소 (편향없이 동등하게)를 비교하고 추가 조사 할 가치가있는 요소를 결정하는 것입니다. 일부 요인에 대해 2 개 이상의 수준에서 테스트하면 해당 요인에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있으므로 연구가 편향됩니다.
하지만 물론, 나는 당신의 구체적인 상황을 모르기 때문에 나를 무시하고 싶을 수도 있습니다.
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?뿡 빵뀨 이전에만 주 효과가되어야한다고 생각하는데 뭔가 엉망이 될 수 있습니다. 모델을 다시 확인하고 모델이 주 효과로만 사용되는지 확인했는데 이제 오류가 사라진 것 같습니다.
저는 DOE와 JMP의 초보이기 때문에 JMP 문서에 제공된 예를 따르기 때문에 Elastic Net 피팅 성격. 그런 다음 기본 로지스틱 회귀 추정 방법을 시작점으로 사용하려고합니다. 귀하의 조언에 감사드립니다. 추정 방법을 선택할 때 어떤 추정 방법을 선택해야하는지, 기본 로지스틱 회귀 추정 방법을 언제 선택할지, Lasso, Elastic Net, Ridge 등과 같은 다른 방법을 선택해야 하는지를 어떻게 결정해야합니다.
첫 번째 답장에서 카테고리 별 응답을 위해 노이즈 신호를 알아 내기 위해 때때로 많은 실행이 필요하다고 말씀하셨습니다. 그것에 대해 좀 더 설명해 주시겠습니까? 더 많은 실행이 필요한지 확인하려면 어떻게해야합니까?
시간 내 주셔서 감사합니다.
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?@statman 여기서 4 단계 요소는 주요 동작, 부 동작, 미세 동작 및 동작 없음을 포함하는 "동작 수준"입니다. 여기서 8 단계 요소는 우리의 경우 방에서 8 개의 다른 위치를 무작위로 선택하는 것입니다.그러나 당신이 옳습니다. 사실, 모든 요소를 2 단계로 만들기 위해 4 단계와 8 단계 요소 중 극단을 선택하는 것도 고려 중입니다. 그런 다음 최종 선별 설계 방법을 선택할 수도 있습니다. 어느 쪽이 더 좋을지 모르겠습니다. 이제 당신의 조언은 저에게 이런 식으로 할 수 있다는 확신을줍니다. 감사합니다.
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?Motion의 경우 극단을 선택하십시오. 이것이 중요한 경우 "미세 조정"할 수 있습니다. 방의 위치를 위해 ... 실제로 이것을 제어 할 수 있습니까? 아니면 소음입니까? 소음이있는 경우 차단을 고려하십시오.
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?@statman 귀하의 조언에 감사드립니다.
언급 한대로 방법 3 : RCBD를 사용하기로 선택한 경우 2 개의 블록 (최상 및 최악의 위치)에 걸쳐 처리를 복제하면 다음과 같습니다.
기본 실행 횟수는 16이고 "상관 관계에 대한 색상 맵"은 다음과 같습니다.
위의 컬러 맵에서 모델이 주 효과 모델이 아닌 것 같습니다.일반적으로 색깔 지도 좋은 디자인의 경우 진단에 흰색이 많이 표시됩니다. 의 위에 al, orthog 표시 의 위에 ality 또는 small 상관 관계 구별되는 용어 사이의 s. 이것이 좋은 디자인이 아니라는 의미입니까? 그리고 런 수를 늘리면 실험 설계를 할 때 런 수를 늘려야하는지 여부에 관계없이 대부분의 흰색이 대각선으로 표시됩니다.
그리고 여기에 또 하나의 질문이 있습니다.
우리의 응답은 이진 값 (0/1)이고, 0은 탑승자가 없음을 나타내고 1은 탑승자가 있음을 나타냅니다. 응답의 경우 다음과 같이 목표로 "최대"를 사용했습니다.
이것이 적절합니까? 아니면 목표로 "없음"을 사용해야합니까?
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?@statman 제안 해 주셔서 감사합니다.
나는 다음을 포함하여 이러한 플롯을 찾으려고 노력했습니다. Daniel 플롯 (정규 플롯), 효과의 Pareto 플롯 및 베이 즈 플롯이 "효과 스크리닝"에있는 것으로 보이며 "성격"으로 "표준 최소 제곱"을 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다. 연속적입니다. "Binomial"응답이있는 "Generalized Linear Model"을 선택하면 그러한 선택이 없습니다. 내가 틀렸습니까, 아니면 다른 곳에서 찾아야합니까?
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?둘 다 뿡 빵뀨 그리고 나는 당신에게 몇 가지 조언을하려고 노력하고 있습니다. 당신은 "올바른"디자인이 없다는 것을 깨달아야합니다. 모든 설계는 잠재적으로 필요한 리소스, 설계 요인 효과 탐지의 정밀도, 해상도, 추정 할 수있는 모델, 추정 할 수있는 요인의 수 등에서 달라질 수 있습니다. 내가 권장하는 것은 여러 실험을 설계하고 일련의 기준과 상황에 대해 평가하는 것입니다. 또한 가능한 모든 결과와 각 결과에서 수행 할 작업을 예측하는 것이 좋습니다. 8 개의 설계 요인과 최소 1 개의 잡음 변수가 있습니다. 이 첫 번째 실험의 목적은 더 나은 실험을 설계하는 것입니다 (설계 공간을 이동하고 가장 흥미로운 요인을 식별). 일반적으로 더 낮은 해상도가 주 효과를 식별하는 데 작동하지만 해상도를 높여야하는지 여부를 결정하려면 모델 효과의 순위를 2 차까지 정렬해야합니다. 또한 JMP가 설계를 차단하면 소프트웨어는 기본적으로 해당 블록을 무작위 효과로 처리합니다. 그러나 블록을 구성하는 노이즈가 무엇인지 알고 있으면이를 고정 효과로 취급하고 블록 별 상호 작용을 정량화 할 수 있습니다. 나는 당신이 말할지도 모르는 약간 오래된 학교입니다. 나는 앨리어싱을 알고 싶지만 부분 앨리어싱은 해석하고 후속 실험이 무엇인지 결정하기가 더 어렵 기 때문에 원하지 않습니다. 그러나 나는 아마도 여기에서 소수에 속할 것이다. 많은 사람들이 효율성을위한 최적의 디자인을 좋아합니다. 또한 소프트웨어가 내 분석을 "제어"하지 않기를 원하기 때문에 Y를 입력하지 않습니다 (경우에 따라 분석 옵션을 제한).
반응 변수와 관련하여 반응을 정량화하는 다른 방법에 대해 생각해 보셨습니까? 이항 반응에서는 차이를 탐지하기 위해 큰 표본 크기가 필요합니다. "물체"또는 "사람"의 크기를 변경하고 감지되는 물체의 크기를 기록 할 수 있습니까? 아니면 감지되는 데 필요한 "움직임"의 양을 변경할 수 있습니까? 방의 위치를 차단하는 대신 센서와의 거리가 중요하다면 물체가 감지되는 센서와의 거리를 결정할 수 있습니까? 어쨌든 반응 변수에 대해 더 많은 생각을 할 것을 권장합니다.Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?예, 맞습니다 ... 응답이 바이너리라는 사실을 놓쳐서 죄송합니다. 더 나은 반응 변수를 만드는 것이 좋습니다 (이전 참고 사항 참조).Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?이 토론에 너무 늦게 참여해서 죄송합니다.
위치는 고정 된 효과가있는 범주 적 요인 인 것 같습니다. 정말 가용성에 대한 제한입니까? 즉, 위치 당 제한된 수의 관찰 만 할 수 있습니까? 귀하의 처분에 얼마나 많은 위치가 있습니까? 두 위치를 "최고"와 "최악"이라고 불렀다는 사실은 나에게 질적 또는 범주 적 요인을 암시합니다.
기본적으로 모델은 주 효과 또는 추가 효과입니다. 색상 맵은 고차 항도 표시하므로 이러한 효과 (상관 관계)가 주 효과에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다. 효과는 포함하지 않으면 모델을 편향시키고 포함 된 경우 추정값의 표준 오차를 증가시킵니다.
응답은 무엇입니까? 바이너리인가요 아니면 두 바이너리 결과의 개수인가요? 예를 들어, 각 실행에서 20 개의 인스턴스를 관찰하고 각 결과 (성공, 실패)의 수를 기록 할 수 있습니다. 반면에 각 실행에서 1 개의 인스턴스 만 관찰 할 수 있습니다. 이러한 응답의 경우 사용자 정의 설계에서 검정력 분석을 사용할 수 없습니다. 그러나 그러한 응답을 위해서는 확실히 더 많은 실행이 필요합니다. JMP Pro의 시뮬레이션 기능과 함께 사용자 지정 디자인의 응답 시뮬레이션 명령을 사용하여 모든 디자인의 경험적 능력을 평가할 수 있습니다.
응답의 목표는 응답 제한 열 속성으로 저장됩니다. 예측 프로파일 러에서 최적화를위한 만족도 함수를 정의합니다. 이 경우에는 적절하지 않다고 생각하지만 프로파일 러로 이동 한 후 변경 한 다음 업데이트 된 정의를 저장할 수 있습니다.
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?@statman 여기에서 아이디어를 바탕으로 블록 디자인은 부분 앨리어싱은 블록 별 상호 작용을 정량화하기 때문입니다. 그리고 우리는 첫 번째 실험에서 부분 앨리어싱을하고 싶지 않습니다. 맞습니까? "Y를 입력하지 않았습니다"라고했는데 "응답"을 입력하지 않았다는 뜻입니까?
우리의 응답 변수는 점유 센서가 우주에서 사람을 감지하는지 여부를 의미하는 바이너리 존재 / 비 존재입니다. 사실, 우리가 반응을 해석 할 수있는 다른 방법은 시험실에있는 사람들의 수를 세는 것입니다. 그런 다음 나중에 결과를 기반으로 센서 유무를 결정할 수 있습니다. 카운트 번호가 0이면 "없음"입니다. 0이 아니면 "Presence"입니다. 그 외에는 응답을 해석하는 다른 방법을 생각할 수 없었습니다. 아니면 좋은 생각이 있습니까? 케이스 개선에 도움이 되나요? 안타깝게도 점유 센서를 사용하여 물체 / 사람의 크기를 감지 할 수 없습니다. 모션은 크게 걷는 사람, 작은 사람, 팔을 뻗는 사람, 괜찮은 사람, 타이핑하는 사람, 잠자는 사람 등 네 가지 범주로 나뉩니다. 움직임의 양을 변경한다는 것은 무엇을 의미합니까? 그리고 위치는 거리뿐만 아니라 센서에서 사람까지의 각도로 인해 센서 성능에 영향을 미칩니다. 위치를 대체 할 무언가를 원한다면 거리 및 각도 변수를 모두 포함해야합니다. 그런 다음 두 수준에서 거리와 각도에 대한 극단 값을 정의합니다. 이것이 도움이 될까요?
Re : 1 개의 연속 요인, 7 개의 다른 범주 형 요인 및 1 개의 범주 형 반응에 대해 선별 설계를 사용할 수 있습니까?뿡 빵뀨 의견을 주셔서 감사합니다.
위치에 대한 배경은 점유 센서를 설정하고 사람들은 테스트 공간의 다른 위치에 서서 점유 센서가 점유자를 감지하는지 여부를 평가하는 것입니다. 사람들의 위치가 점유 센서의 성능에 영향을 미치는지 알고 싶기 때문입니다. 처음에는 위치 변수에 대해 8 개의 수준으로 8 개의 임의 위치를 선택했습니다. 그러나 우리의 논의를 바탕으로 @statman , 첫 번째 실험 설계에는 8 단계를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 그래서 우리는 위치에 대한 극단적 인 경우를 선택하기로 결정했습니다. 하나는 센서가 탑승자를 감지하지 못하는 최악의 경우이고, 하나는 사람들이 센서가 탑승자를 완벽하게 감지 할 수 있도록 센서 바로 앞에 서십시오. 그렇다면 가용성에 대한 제한이 아닐까요? 반응에 어떤 영향을 미치는지 확인하기 위해 변경하려는 변수 일 뿐입니 까?
응답의 경우 각 실행에서 1 개의 인스턴스를 관찰하는 이진 값입니다. 우리의 경우 응답은 사람의 존재 여부입니다. 존재는 센서가 탑승자를 감지 함을 의미하고, 존재하지 않음은 센서가 탑승자를 감지하지 않음을 의미합니다. 그렇다면이 경우 응답 목표로 무엇을 선택해야합니까?
