Gewichtsfaktoren in einem DOE (Minitab-Funktion)Hallo,
Wir haben eine Firma mit Minitab-Benutzern, die einige Faktoren in einem DOE in JMP gewichten möchten (wie Minitab dies zuzulassen scheint). Ist es sinnvoll, ist das ein fairer Vergleich, wenn Sie einige Faktoren abwägen, was der Zweck ist?
Können wir das auf JMP reproduzieren? Ich habe vor, eine Formel "weight = [3X1 + X2 + ... + Xn" (X1-fache Gewichtung mit normalisierten Faktoren als Instanz) zu erstellen und als Gewicht zu verwenden. Irgendwelche Gedanken, Empfehlungen? Danke für die Hilfe.
Emmanuel
Betreff: Gewichtsfaktoren in einem DOE (Minitab-Funktion)Hallo @ Emmanuel_Romeu ,
Wir können sicherlich Faktoren oder Effekte in Custom Design in JMP gewichten.
Es gibt zwei Möglichkeiten, die helfen könnten:
1. Gewichtetes A-Optimal. Auf diese Weise können Sie jeden Effekt im Modell unterschiedlich gewichten. Wir empfehlen, dass Sie in verschiedenen Größenordnungen wiegen. Gewichten Sie zum Beispiel Ihre wichtigsten Effekte 10 und die anderen 1. Sie sollten sehen, dass die stark gewichteten Effekte die Leistung erhöhen und die Korrelation mit anderen Effekten verringern.
2. Sie können die Option "Wenn möglich" auswählen, um weniger wichtige Effekte abzuschätzen. Auf diese Weise können Sie ein Design mit weniger Durchläufen als Effekten im Modell erstellen - ein übersättigtes Design.
Brads jüngste Discovery-Präsentation deckt A-optimal ab.
Ich bin überrascht, dass Minitab diese Raffinesse hat. Mich würde interessieren, mehr über ihre Fähigkeiten zu erfahren.
Grüße,
Phil
Betreff: Gewichtsfaktoren in einem DOE (Minitab-Funktion)Beyogen auf was sie auf ihrer Website haben Sie sprechen von gewichteter Regression. Verwenden Sie die Rolle Gewicht im Dialogfeld Modell anpassen. Der schwierigste Teil ist die Erstellung der Gewichtssäule. Wenn der Wert für eine Zeile einer Durchschnittsmessung entspricht, wird üblicherweise die Umkehrung der Varianz der Rohdaten als Gewicht verwendet.
Die gewichtete Regression hilft, die Verletzung der Annahme einer homogenen (Antwort-) Varianz über den Entwurfsraum hinweg zu verbessern. Die A-Optimalität beeinflusst die Entwurfsmatrix und die Genauigkeit der Parameterschätzungen. Das heißt, bei der gewichteten Regression geht es um die Varianz in den Ys und die A-Optimalität der Varianz in den Xs.
Betreff: Gewichtsfaktoren in einem DOE (Minitab-Funktion)Das macht Sinn, @ DonMcCormack .
Ich fand es seltsam, dass Minitab in der Lage sein würde, Faktor- / Effektgewichtungen im Design vorzunehmen.
Prost,
Phil
