중심점 효과에 대한 논의를 포함하여 중심점이있는 2 단계 요인에서 곡률을 테스트하는 방법에 대한 또 다른 게시물요인 실험의 곡률 검정은 중심점 효과의 p- 값입니다. 중심점 값과 모델링 된 모서리 점의 평균 차이의 통계적 유의성을 구하여 계산됩니다. ANOVA 테이블이나 적합하지 않은 테이블에서 이것을 보는 방법을 원합니다. 모델이 중심점을 제외하는 방법을 원합니다. 모델에 내가 오류에 풀링하는 효과를 포함하지 않기를 바랍니다. 즉, Minitab이 수행하는 작업을 JMP에 맡기고 싶습니다.
이것은 JMP 16의 표준 기능에있는 옵션이 아닌 것 같습니다. 제가 틀 렸습니다. 어떻게해야하는지 알려주세요.
내가 맞다면 여전히 JMP에서하고 싶습니다. 제 질문은 대본이 그것을 할 수 있는지, 아니면 이것이 불가능할 것인지, 그냥 포기하고 손으로해야하는지 여부입니다. 나에게 가장 큰 도전은 모델 보고서에서 제곱합과 자유도를 추출하기 위해 스크립트를 사용하는 방법을 모른다는 것입니다.
이 작업을 수행하는 JMP 스크립트를 만들 수 있습니다.
-중심점 :
- "Pattern"열 (중심점)에 "0"이있는 행에 대한 평균 응답 인 Ybar-center를 계산합니다.
- "Pattern"열에 "0"이없는 행 (모서리 점)에 대한 평균 응답 인 Ybar-corner를 계산합니다.
-자유도를 얻기 위해 중심점과 모서리 점의 수를 결정합니다. DFcenter = 중심점 수-1
-중심점 복제의 오차 제곱의 합을 계산합니다.
--- SScenter-error = (중심점 값과 Ybar- 중심 간의 차이 제곱합)
-곡률 효과에 대한 제곱합 계산
--- SS 곡률 = Ncorner * Ncenter / (Ncorner + Ncenter) * (Ybar-center-Ybar-corner) ^ 2
-곡률 효과의 평균 제곱
--- MScurvature = SScurvature / 1 자유도.
이제 총 평균 제곱 오차가 필요합니다. 이 오류에는 복제 된 중심점의 순수 오류뿐만 아니라 복제 된 코너 지점의 오류와 모델링되지 않은 효과의 기여도 포함되어야합니다.
-모든 중심점을 제외하고 모델의 오차 제곱의 합과 오차의 자유도를 구하기 위해 스크립트는 다음을 수행합니다.
- "패턴"열에 "0"이있는 행 제외
-사용자가 포함 할 효과를 선택할 수 있도록 모델 대화 상자를 표시합니다.
-모델 생성
-어떻게 든 오차 제곱의 합을 추출
--- SSmodel-error = (SSpure-error + SSlack-of-fit) 및 오류 DFmodel-error의 자유도
-중심점의 오차 제곱합을 모델 오차 제곱합에 더합니다.
--- SSerror-total = SScenter-error + SSmodel-error.
-MSerror-total = SSerror-total / (DFcenter-error + DFmodel-error)
-곡률 효과에 대한 F 비율 계산 = MScurvature / MEerror-total.
-그런 다음 F 분포에서 p- 값을 얻습니다.
작동할까요? 접근 방식이나 스크립팅에 대해 어떤 지침을 제공 할 수 있습니까? 미리 준비된 자동화를 환영할까요?
감사,
마이크
암사슴스크립팅Re : 중심점 효과에 대한 논의를 포함하여 중심점이있는 2 단계 요인에서 곡률을 테스트하는 방법에 대한 또 다른 게시물이것이 표준 모델 보고서의 옵션이 아니라는 것이 맞습니다.
중앙 점이 여러 개인 2- 레벨 설계는 권장하지 않습니다. 원하신다면 그 이유에 대한 자세한 정보를 제공해 드릴 수 있습니다.
그러나 원하는 경우 곡률을 테스트하는 것은 어렵지 않습니다. 읽어 보셨나요 이에 대한 Mike Anderson의 블로그 게시물 ?
문안 인사,
필
Re : 중심점 효과에 대한 논의를 포함하여 중심점이있는 2 단계 요인에서 곡률을 테스트하는 방법에 대한 또 다른 게시물헉
블로그 게시물 링크에 감사드립니다. 그것은 해결책으로 이어집니다.
TL; DR은 다음과 같습니다. 코너 지점과 중앙 지점을 구분하기 위해 두 수준의 속성 열을 만듭니다. 그런 다음 조사중인 다른 용어와 함께 해당 열을 모델의 효과로 포함합니다. 그 효과와 중요성은 모수 추정치에 나타납니다.
이것은 스크립팅으로 수동으로 수행하는 방법보다 훨씬 낫습니다. 실제로 "Pattern"열을 다시 코딩하여 해당 열을 만드는 스크립트를 작성할 수 있습니다.
JMP 커뮤니티와 SAS가 다양한 것을 권장하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 추천하지 않는 이유에 대한 자세한 정보를 원합니다.
내 질문은 복제 된 중심점을 실행하는 것이 좋은 생각이 아니라 일단 존재하면 분석하는 것이 었습니다. 복제 된 중심점이 좋은 아이디어 인 응용 프로그램이 있습니다. 원하신다면 그 이유에 대한 자세한 정보를 제공해 드릴 수 있습니다.
마이크
Re : 중심점 효과에 대한 논의를 포함하여 중심점이있는 2 단계 요인에서 곡률을 테스트하는 방법에 대한 또 다른 게시물안녕 마이크,
Mike Anderson의 조언이 유용하다는 것을 알게되어 기쁩니다.
JMP는 분석 보고서에 곡률 테스트가없는 이유에 대한 컨텍스트를 제공하기 위해 복제 된 중심점이있는 2- 레벨 설계를 권장하지 않는다고 언급했습니다. 그건 그렇고, 당신은 항상 기능에 대한 요청을 할 수 있습니다 JMP 위시리스트 .
복제 된 중심점이있는 2- 레벨 설계의 문제는 이전에 다른 블로그 게시물과 기사에서 Bradley Jones에 의해 논의되었습니다.
- 반복 중심점은 요인 공간의 다른 영역보다 적을 가능성이있는 중심의 분산에 대한 정보 만 제공하기 때문에 시스템 잡음의 좋은 추정치가 아닙니다.
- 최소 실행 횟수에서 최대한의 정보를 얻어야하므로 요인 공간에서 가장 흥미롭지 않은 부분에 여러 반복 실행을 배치하는 것은 실험 리소스를 제대로 사용하지 않는 것입니다.
- 곡률이 활성화 된 것으로 확인되면 모든 2 차 항이 혼동되므로 활성 2 차 효과를 결정하기 위해 값 비싼 증가를 수행해야합니다.
전통적으로 2- 수준 설계를 사용할 수있는 대부분의 상황에서는 확정 선별 설계가 훨씬 더 나은 선택이 될 것입니다. 이 블로그 게시물 DSD의 이점을 설명하는 좋은 출처입니다. 철저한 토론을 위해 이 기사 그리고 토론 기사와 다시 참여하십시오.
도움이 되었기를 바랍니다.
필
Re: 중심점 효과에 대한 논의를 포함하여 중심점이 있는 2단계 요인에서 곡률을 테스트하는 방법에 대한 또 다른 게시물물론 완전히 무시할 수 있는 내 생각을 공유하겠습니다. 실험에는 한 가지 방법이나 올바른 방법이 없습니다. 확실히 사용하는 방법론은 효율성 및/또는 효율성이 다를 수 있지만 리소스 할당과 비교해야 합니다. 중심점의 복제에 관하여:
1. 중앙점이 공정에 대한 현재 설정이라면 이 조건에서 반복실험은 실제로 통계 검정(F- 시험).
2. 이러한 중심점이 실험 과정에서 무작위로 실행되는 경우(특히 실험에 시간이 다소 소요되는 경우) 시간 순서가 지정되면 실험 영역에 대한 안정성 평가를 제공합니다.
3. 다시 현재 조건이라면 요인 효과를 노출할 가능성을 높이는 요인에 대해 더 과감한 수준 설정을 허용합니다.
4. 비선형 효과가 구체적이지는 않지만 비선형 관계를 테스트할 자유도를 확실히 가질 수 있습니다(모델의 한 항에 대해 2차식을 추가하기만 하면 됨). 이것은 분수 계승과 유사하므로 실험 반복의 올바른 순서에서 매우 경제적이고 유용합니다. 실제로 Daniel은 3단계 설계보다 선호되는 중심점에 이점이 있다고 제안합니다.
- 그가 그의 책에서 지적했듯이 응답 표면의 일반적인 모양과 방향은 중심점(대 중심 가장자리점)에 의해 더 크게 영향을 받습니다.
- 3단계 설계에는 방사 대칭이 없고 이러한 설계는 회전할 수 없습니다. 이 문제는 중심점에 존재하지 않습니다.
다니엘, 커스버트(1976) “ 산업 실험에 대한 통계의 응용 " Wiley (ISBN 0-471-19469-7), P. 34
