Wenn du zufällig fängst mein vorheriger Blogbeitrag Sie werden wissen, dass ich ein großer Befürworter der Verwendung von Kovariaten im benutzerdefinierten Designer bin, wenn dies erforderlich ist. Zum JMP 16 haben wir einige Verbesserungen vorgenommen, um die Verwendung von Kovariaten zu vereinfachen.
Neues Aussehen
Das erste, was Sie vielleicht bemerken, ist ein neuer Ort für die kovariate Spezifikation. Unter der Übersicht über Faktoren gibt es eine spezielle Gliederung mit der Bezeichnung "Covariate / Candidate Runs". Die Hoffnung ist, dass mehr Benutzer sich der Fähigkeit bewusst werden, Kovariaten zu verwenden, wenn sie es offener machen.
Wir benötigen noch eine Datentabelle, um Kovariaten zu laden, daher verwenden wir hier die Datentabelle "Runners Covariates.jmp" aus Beispieldaten. Diese Tabelle enthält eine Liste von 100 Läufern, die Kandidaten für ein Experiment zum Tragen von Laufschuhen sind (die ersten 10 werden hier gezeigt):
Angenommen, wir wollten eine Teilmenge von 24 dieser Läufer mit einem zusätzlichen steuerbaren Faktor für den Schuhtyp (A / 
verwenden. Durch Klicken auf die Schaltfläche Kovariatenfaktoren auswählen können alle drei Faktoren als Kovariaten ausgewählt werden:
Wir erhalten jetzt eine eingebettete Tabelle im benutzerdefinierten Designer:
Wir können jetzt einen Faktor für den Schuhtyp hinzufügen:
und modifizieren Sie das Modell, wie wir es für richtig halten.
Zusatzoptionen
Beachten Sie, dass die Zeilen der Tabelle mit den Kandidatenläufen für die Kovariaten im benutzerdefinierten Designer auswählbar sind. Der Grund dafür ist, dass es Situationen gibt, in denen wir sicherstellen möchten, dass bestimmte Läufe im endgültigen Design enthalten sind. Beispielsweise wurden möglicherweise in der Vergangenheit Materialien verwendet, oder der Experimentator hat die Verpflichtung, bestimmte Kandidatenläufe zu verwenden. Ein weiterer möglicher Fall ist die Verwendung eines Kandidatensatzes durch Auswahl von "Alle ausgewählten kovariaten Zeilen in das Design einbeziehen", damit der Designer sicherstellt, dass alle ausgewählten Läufe beim Erstellen des Designs ausgeführt werden. So sieht die Gliederung der Designgeneration mit Kovariaten aus:
Eine andere Möglichkeit besteht darin, einen Kandidatensatz zum Hinzufügen zusätzlicher Läufe zu einem vorhandenen Design zu verwenden, effektiv ein Augment-Design unter Verwendung von Kovariaten. In diesem Discovery Summit Europe sprechen Eine der Möglichkeiten zum Erstellen eines Entwurfs bestand darin, eine Teilmenge der vollständigen Fakultät zu finden, bei der der vorhergesagte Wert an einem bestimmten Punkt über einem bestimmten Wert lag. Der nächste Stapel von 48 Läufen wurde aus diesem Satz ausgewählt, wobei die Punkte in früheren Iterationen des Entwurfs berücksichtigt wurden.
Mit "Zulassen, dass kovariate Zeilen wiederholt werden" kann der benutzerdefinierte Designer eine der Zeilen mehrmals auswählen. Dies ist nützlich, wenn Sie nur Läufe in einer bestimmten Form bereitstellen möchten. Sie können den gleichen Effekt erzielen, indem Sie das Design mehrmals replizieren. Es ist jedoch nicht immer klar, wie viele Replikationen eines Designs ausreichen.
Eine Sache noch
Ein Großteil der Arbeit zum Umgang mit Kovariaten findet hinter den Kulissen statt. Unter dem Deckmantel frühere Versionen von JMP konzentrierte sich nur auf die D-Optimalität für die Kovariaten. In JMP 16 werden die kovariaten Zeilen gemäß den angegebenen Optimalitätskriterien ausgewählt. Die Integration zwischen Kovariaten und steuerbaren Faktoren wird auch besser gehandhabt, um mehr Möglichkeiten zu durchsuchen.
Vielen Dank fürs Lesen, und ich hoffe, Sie finden die Möglichkeit, Kovariaten in Ihren eigenen Experimenten zu verwenden, praktisch!
Hallo Ryan @ryan_lekivetz .Dies ist eine großartige Zusammenfassung.Vielen Dank.Aktuelle JMP-Benutzer möchten sich möglicherweise auch für das registrieren Neu in JMP 16 und JMP Pro 16 Sitzung 16. April von Hyde Miller gegeben @ HydeMiller .
@ryan_lekivetz Ist es in diesem Fall möglich, kategoriale Kovariaten zu verwenden? Sobald Sie eine kategoriale Kovariate ausgewählt haben, wird diese automatisch als kontinuierliche Variable in der Faktortabelle angezeigt.
Hallo Ryan @ryan_lekivetz .Vielen Dank für die Zusammenfassung des neuen Ansatzes zum Umgang mit Kovariaten zum Erstellen von Kandidatenmengen. Schön, dass es im Custom Designer expliziter angezeigt wird.Gut gemacht!
