中心点効果の説明を含む、中心点を持つ2レベル階乗の曲率をテストする方法に関する別の投稿因子実験における曲率の検定は、中心点効果のp値です。 これは、中心点の値とモデル化されたコーナーポイントの平均との差の統計的有意性を取得することによって計算されます。 これをANOVA表または不適合表で確認する方法が欲しいのですが。 モデルフィットで中心点を除外する方法が欲しいのですが。 エラーにプールしている効果をモデルに含めないようにしたいのですが。 つまり、Minitabと同じようにJMPに実行してもらいたいのです。
これは、JMP16の標準機能のオプションではないようです。 私はこれについて間違っています、それを行う方法を教えてください。
私が正しければ、私はまだJMPでそれをやりたいです。 私の質問は、スクリプトでそれを実行できるかどうか、またはこれが不可能であり、あきらめて手作業で実行する必要があるかどうかです。 私にとっての主な課題は、スクリプトを使用してモデルレポートから二乗和と自由度を抽出する方法がわからないことです。
これを行うJMPスクリプトを作成できます。
-中心点の場合：
-[パターン]列（中心点）に「0」がある行の平均応答であるYbar-centerを計算します。
-[パターン]列に「0」がない行の平均応答であるYbar-cornerを計算します（コーナーポイント）
-自由度を取得するための中心点とコーナー点の数を決定します。DFcenter=中心点の数-1
-中心点複製の誤差の二乗和を計算します
--- SScenter-error =（中心点の値とYbar-centerの差の2乗の合計）
-曲率効果の二乗和を計算します
--- SScurvature = Ncorner * Ncenter /（Ncorner + Ncenter）*（Ybar-center-Ybar-corner）^ 2
-曲率効果の平均二乗
--- MScurvature = SScurvature / 1自由度。
ここで、合計平均二乗誤差が必要です。 このエラーには、複製された中心点の純粋なエラー、複製されたコーナーポイントのエラー、およびモデル化されていない効果の寄与のエラーが含まれている必要があります。
-モデルの誤差の二乗の合計と、すべての中心点を除く誤差の自由度を取得するために、スクリプトは次のことを行います。
-[パターン]列に「0」が含まれる行を除外します
-モデルダイアログを表示して、ユーザーが含めるエフェクトを選択できるようにします
-モデルを作成します
-どういうわけか誤差の二乗の合計を抽出します
--- SSmodel-error =（SSpure-error + SSlack-of-fit）およびエラーの自由度DFmodel-error
-中心点からの誤差の二乗和をモデルの誤差の二乗和に加算します。
--- SSerror-合計= SScenter-エラー+ SSmodel-エラー。
-次に、MSerror-合計= SSerror-合計/（DFcenter-エラー+ DFmodel-エラー）
-曲率効果のF比を計算します= MScurvature / MEerror-合計。
-次に、F分布からp値を取得します。
それは機能しますか？ アプローチやスクリプトについてどのようなガイダンスを提供できますか？ 缶詰の自動化はいくらでも歓迎されますか？
ありがとう、
マイク
DOEスクリプティングRe：中心点効果の説明を含む、中心点を持つ2レベル階乗の曲率をテストする方法に関する別の投稿これは、標準モデルレポートのオプションではないというのは正しいことです。
複数の中心点を持つ2レベルの設計はお勧めしません。 よろしければ、その理由についてさらに情報を提供することができます。
ただし、必要に応じて曲率をテストすることは難しくありません。 読んだことがありますかこれに関するMikeAndersonのブログ投稿？
よろしく、
フィル
Re：中心点効果の説明を含む、中心点を持つ2レベル階乗の曲率をテストする方法に関する別の投稿@phil_kay
ブログ投稿へのリンクをありがとう。 それは解決策につながります。
TL; DRは次のとおりです。コーナーポイントとセンターポイントを区別するために、2つのレベルを持つ属性列を作成します。 次に、調査中の他の用語とともに、その列を効果としてモデルに含めます。 その効果と重要性は、パラメーター推定値に表示されます。
これは、スクリプトを使用して手動で行う方法よりもはるかに優れています。 実際、「パターン」列を再コーディングすることで、その列を作成するスクリプトを作成できる可能性があります。
JMPコミュニティとSASがさまざまなことを推奨していないことを理解しています。 なぜあなたがそれを推薦しないのかについてもっと知りたいのですが。
私の質問は、複製された中心点を実行することが良い考えであるかどうかではなく、それらが存在したら分析することでした。 複製された中心点が良いアイデアであるアプリケーションがあります。 よろしければ、その理由についてさらに情報を提供することができます。
マイク
Re：中心点効果の説明を含む、中心点を持つ2レベル階乗の曲率をテストする方法に関する別の投稿こんにちはマイク、
マイク・アンダーソンのアドバイスがお役に立ててうれしいです。
JMPは、分析レポートに曲率のテストがない理由のコンテキストを提供するために、複製された中心点を持つ2レベルの設計を推奨しないことを述べました。 ちなみに、あなたはいつでも機能のリクエストをすることができますJMPウィッシュリスト。
複製された中心点を持つ2レベルの設計の問題は、以前にさまざまなブログ投稿や記事でBradleyJonesによって議論されています。
- 繰り返し中心点は、中心での分散に関する情報のみを提供するため、システムのノイズの適切な推定値ではありません。これは、因子空間の他の領域よりも少ない可能性があります。
- 最小数の実行から最大の情報を取得する必要があるため、因子空間の最も関心のない部分に複数の繰り返し実行を配置することは、実験リソースの不適切な使用です。
- 曲率がアクティブであることがわかった場合、すべての2次項が交絡するため、アクティブな2次効果を決定するために高価な拡張を行う必要があります。
従来2レベルのデザインを使用する可能性があるほとんどの状況では、決定的なスクリーニングデザインの方がはるかに適しています。 このブログ投稿DSDの利点を説明するための良い情報源です。 徹底的な議論のために私はお勧めしますこの記事とディスカッション記事と再結合します。
それがお役に立てば幸いです。
フィル
Re：中心点効果の説明を含む、中心点を持つ2レベル階乗の曲率をテストする方法に関する別の投稿もちろん、完全に無視できる私の考えを共有します。 実験するための1つの方法または正しい方法はありません。 確かに、使用する方法論はその効率や有効性が異なる可能性がありますが、これはリソース割り当てと比較検討する必要があります。 中心点の複製について：
1.中心点がプロセスの現在の設定である場合、この条件での複製は、統計的検定の基礎として使用されるプロセスのランダムエラー（自然変動）のかなり良い推定値を実際に与える可能性があります（F-テスト）。
2.これらの中心点が実験の過程でランダムに実行される場合（特に実験に時間がかかる場合）、時間が順序付けられると、実験領域全体の安定性の評価が提供されます。
3.再び、それらが現在の状態である場合、それは因子のより大胆なレベル設定を可能にし、因子効果を暴露する可能性を高めます。
4.非線形効果は特定されていませんが、非線形関係をテストする自由度は確かにあります（モデル内の任意の1つの項に2次方程式を追加するだけです）。 これは分数因子に似ているため、実験の反復の正しい順序で、非常に経済的で便利です。 実際、ダニエルは、3レベルの設計よりも優先される中心点に利点があることを示唆しています。
- 彼が彼の本で指摘しているように、応答曲面の一般的な形状と方向は、中心点（対中心端点）の影響をより強く受けます。
- 3レベルの設計には放射状の対称性がなく、これらの設計は回転できません。この問題は中心点には存在しません。
ダニエル、カスバート（1976）「統計の産業実験への応用」Wiley（ISBN 0-471-19469-7）、P。 34
