公称 2 レベル因子コーディングの制御ごきげんよう、
単純な 2 レベル要因計画の JMP コーディングを理解するのに苦労しています。 モデルの適合 (標準最小二乗法、効果スクリーニング) によって作成されたコーディング テーブルの (-1,1) レベルは、計画テーブルのパターンと関連する列の値の順序とは逆に表示されます。
低レベルと高レベルを追跡するために名前を付けた因子レベルを含む計画例を添付しました (Full Factorial-Nom.jmp)。 3 つの要素は性格/名目であり、1 つは数値/名目であり、異なる方法で処理されるかどうかを確認するためのものです。 デザイン パターン列はレベルを正しく識別し、各列の [値の順序] プロパティも正しくなります。 ここまでは順調ですね...
主効果モデルを当てはめた後、コーディング テーブルのレベルが逆転します。 参照用に元のパターン列を貼り付けた結果を添付しました (Coding Table-Nom.jmp)。 符号を反転してもモデルが数学的に正しいことはわかっていますが、実際には、特に診断や他のソフトウェアへのエクスポートなどにコード化されたレベルを頻繁に使用する大規模で複雑な部分計画では、面倒だと感じます。
データテーブルのコーディング属性は、名目上の列タイプではアクセスできないことに注意してください。 何故ですか？ 列の値の順序を逆にして正しくコード化することはできますが、当然、プロット レベルが逆になります。 ここで明らかな何かが欠けていますか? 投稿する前にドキュメントや他のスレッドを確認しました。
洞察をありがとう -
- トム
実験計画法Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御あなたが投稿したことは理にかなっています、ダン。 [予測推定の表示] ツールも参照すると役立ちます。 そこで休ませてもらいます。 お待ち頂きまして、ありがとうございます！
- トム
Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御改訂されたファイルでは、JMP のデフォルトのコーディングが使用されます。 低レベルはパラメータ推定値に表示されます。 レベルが 2 つしかないため、高レベルのパラメータ推定値は低レベルのパラメータ推定値の逆の値になります。 これを確認する 1 つの方法は、赤色のポップアップ メニューを選択し、[推定] > [予測式の表示] を選択することです。 メインエフェクトのみコピーしました。
Nominal モデリング タイプを使用する場合、それらは実際には単なる名前であることに注意してください。 どの値が「低」設定でどの値が「高」設定であるかは、実際には無関係です。
因子が連続数値の場合、コーディング式は X-Midrange(X)/( Range(x)/2) となり、名目因子のコーディング方法と同じではありません。 公称値を使用しているため、この式は使用できず、使用できません。 JMP の機能の詳細については、JMP ドキュメントの「線形モデルのフィッティング」 > 「標準最小二乗法」の部分を参照してください。 その説明の一部を添付ファイルに記載させていただきました。
Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御ありがとう、ダン – あなたの回答は質問の核心部分に迫っており、名目因子のコーディング規約について説明しています。 リストされている最後のレベルが「基本レベル」= +1 になるようにコード化されることを意味するためにあなたが書いたことを理解しています。
どうなるかを確認するために X1 の値の順序を逆にした後、誤って設計テーブルをアップロードしてしまい申し訳ありません。 新たに始めるために、説明したように設定されたすべての因子の値順序を添付した新しい計画表を次に示します。低レベルが最初にリストされ、高レベルが 2 番目にリストされます。 DOE 作成を再実行した後の X1 のデフォルトの [値の順序] ダイアログについては、以下を参照してください。 他の因子レベルも同様にリストされます。 再分析しても、元の設計パターンからコーディングが逆になってしまいます。 更新されたコーディングテーブルも添付されています。
ここで何か間違って解釈している場合はお知らせください。
Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御あなたの言っていることは理解できると思います。 名目要因がある場合は常に、レベルの 1 つを「ベース」レベルとみなす必要があります。 慣例により、これは常にリストの最後のレベル (この場合は最高レベル) になります。 これにより、パラメータ推定値が低レベルで表示されることになります。 Full Facotrial-Nom テーブルは、テーブル内の列プロパティの 1 つが値の順序であるため、その動作を示しません。 すべての要素に対してそれを逆にするように変更しました。 したがって、あなたの「ベース」レベルは高レベルではなく、低レベルになります。 これは、JMP が提供するデフォルトの順序ではありません。
DOE ダイアログ スクリプトを再実行して新しいテーブルを作成する場合は、値の順序を確認してください。 自分の低レベルが最初にリストされ、高レベルが 2 番目に表示されます。 次に、応答データを入力して再分析すると、希望どおりのコーディングが表示されると思います。
Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御
@スタットマン書きました：
申し訳ありませんが、質問がまだわかりにくいため、他の人に回答してもらいます。 ジョーとマイクどちらが高いですか? 緑と赤どちらが高いですか? これらは任意であり、コーディングに論理的な順序はありません。 パラメータ推定値の解釈に問題がありますか? 因子を追加するときに、実験計画でどのレベルがどの水準であるかを指定できます。
これを見たい人のために明確にしておきます。 statman が指摘しているように、因子を追加して計画を作成するときに因子水準を指定しました。 JMP が作成した「パターン」列は、これらのレベルが確立されていることを確認します。 また、この例を解釈する目的で、因子水準名に「低」と「高」を使用して「任意ではない」ようにしました。 したがって、デザインは私の目的には適しています。 記事冒頭に添付のデザイン表をご覧ください。 私の質問は設計に関するものではなく、モデリング プラットフォームが確立された設計レベルと矛盾する方法でコード化する理由についてです。 つまり、なぜコーディング行列 (-1,1) の符号が設計とは逆になっているのでしょうか?
- トム
Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御申し訳ありませんが、質問がまだわかりにくいため、他の人に回答してもらいます。 ジョーとマイクどちらが高いですか? 緑と赤どちらが高いですか? これらは任意であり、コーディングに論理的な順序はありません。 パラメータ推定値の解釈に問題がありますか? 因子を追加するときに、実験計画でどのレベルがどの水準であるかを指定できます。
Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御ありがとう。 実際のところ、私はコーディングの必要性や理由、あるいはさまざまなコントラストに使用されるさまざまなパラメーター化について疑問を抱いているわけではありません。 私はモデルコーディングと名前付き因子テーブルを頻繁に使用するため、より単純なものを求めています。 和とゼロの対比を使用する 2 水準の場合、なぜ JMP は、設計データテーブル? そしてそれを強制する方法はありますか？
ありがとう、
- トム
Re: 公称 2 レベル因子コーディングの制御申し訳ありませんが、あなたの質問が理解できないと思います。 因子の望ましいコーディングは、ゼロを中心として等距離です。 これは歴史的に、パラメータ推定値がレベル値の違いを「補正」する必要があり、推定値の比較が困難になる可能性を説明しています。 コーディングによりパラメータ推定値が「正規化」されます。 現在は、コーディングを行っているかどうかに関係なく、バックグラウンドで実行されます。 カテゴリカル因子 (Joe と Mike など) のコーディングは任意です。
私が理解できないのは、フィットモデルを使用してデータセットを分析するときに、データセットをまったく変更しないことです。 分析を行うときに新しいテーブルは取得されません。 では、2 番目のデータセットをどのように、なぜ作成したのかわかりません。
