Falls Sie es erwischt haben mein vorheriger Blogbeitrag , Sie werden wissen, dass ich ein großer Befürworter der Verwendung von Kovariaten im Custom Designer bin, wenn dies erforderlich ist. Für JMP 16 haben wir einige Verbesserungen vorgenommen, um die Verwendung von Kovariaten zu vereinfachen.
Neues Aussehen
Das erste, was Ihnen vielleicht auffällt, ist ein neuer Ort für die Kovariatenspezifikation. Unter der Faktorenübersicht gibt es eine spezielle Übersicht mit der Bezeichnung „Kovariaten-/Kandidatenläufe“. Die Hoffnung besteht darin, dass durch eine stärkere Veröffentlichung mehr Benutzer auf die Möglichkeit aufmerksam werden, Kovariaten zu verwenden.
Wir benötigen noch eine Datentabelle zum Laden von Kovariaten, daher verwenden wir hier die Datentabelle „Runners Covariates.jmp“ aus Beispieldaten. Diese Tabelle enthält eine Liste von 100 Läufern, die für ein Experiment zum Tragen von Laufschuhen in Frage kommen (die ersten 10 hier gezeigt):
Angenommen, wir wollten eine Teilmenge von 24 dieser Läufer mit einem zusätzlichen steuerbaren Faktor für den Schuhtyp (A/B) verwenden. Durch Klicken auf die Schaltfläche „Kovariatenfaktoren auswählen“ können wir alle drei Faktoren als Kovariaten auswählen:
Wir erhalten jetzt eine eingebettete Tabelle im Custom Designer:
Wir können jetzt einen Faktor für den Schuhtyp hinzufügen:
und modifizieren Sie das Modell, wie auch immer 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 können Materialien bereits in der Vergangenheit verwendet worden sein oder der Experimentator hat sich dazu verpflichtet, bestimmte Kandidatenläufe zu verwenden. Ein anderer möglicher Fall besteht darin, einen Kandidatensatz zu verwenden, indem Sie die Option „Alle ausgewählten Kovariatenzeilen in den Entwurf einbeziehen“ auswählen, damit der Designer sicherstellt, dass bei der Erstellung des Entwurfs alle ausgewählten Läufe berücksichtigt werden. So sieht die Entwurfsgenerierungsskizze mit Kovariaten aus:
Eine andere Möglichkeit besteht darin, einen Kandidatensatz zum Hinzufügen zusätzlicher Läufe zu einem vorhandenen Design zu verwenden, praktisch ein Augment-Design unter Verwendung von Kovariaten. In diesem Vortrag zum Discovery Summit Europe Eine Möglichkeit, einen Entwurf zu erstellen, bestand darin, eine Teilmenge der vollständigen Fakultät zu finden, bei der der vorhergesagte Wert an einem bestimmten Punkt über einem angegebenen Wert lag. Aus diesem Satz wurde der nächste Stapel von 48 Läufen ausgewählt, wobei die Punkte in früheren Iterationen des Entwurfs berücksichtigt wurden.
Die Option „Wiederholung kovariater Zeilen zulassen“ ermöglicht es dem benutzerdefinierten Designer, jede der Zeilen mehr als einmal auszuwählen, was nützlich ist, wenn Sie nur Läufe in einer bestimmten Form bereitstellen möchten. Sie können zwar 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 der Decke sind frühere Versionen von JMP konzentrierte sich nur auf die D-Optimalität für die Kovariaten. In JMP 16 werden die Kovariatenzeilen gemäß den angegebenen Optimalitätskriterien ausgewählt. Auch die Integration zwischen Kovariaten und kontrollierbaren Faktoren wird besser gehandhabt, um mehr Möglichkeiten zu durchsuchen.
Vielen Dank fürs Lesen und ich hoffe, dass Sie die Möglichkeit, Kovariaten in Ihren eigenen Experimenten zu verwenden, nützlich finden!
Hallo Ryan @ryan_lekivetz .Vielen Dank für die Zusammenfassung des neuen Ansatzes zum Umgang mit Kovariaten zur Erstellung von Kandidatensätzen. Toll, dass es im benutzerdefinierten Designer deutlicher angezeigt wird.Gut gemacht!
@Ryan_Lekivetz Ist es in diesem Fall möglich, kategoriale Kovariaten zu verwenden? Sobald Sie eine kategoriale Kovariate auswählen, wird diese automatisch als kontinuierliche Variable in der Tabelle „Faktoren“ angezeigt.
Hallo Ryan @Ryan_Lekivetz .Das ist eine tolle Zusammenfassung.Danke.Auch aktuelle JMP-Benutzer möchten sich möglicherweise für registrieren Neu in JMP 16 und JMP Pro 16 Sitzung am 16. April, gehalten von Hyde Miller @HydeMiller .
