Ich bin ein starker Benutzer von DOE mit bis zu 8-Faktoren und einer blockierenden Variablen.Jeder Block wird über die Zeit einer Bedingung unterworfen.Das Problem ist, dass sich das S/N-Verhältnis über diese Zeit verbessert.Angenommen, die Verteilung ist normal und nur die Breite nimmt mit der Zeit ab.Ein weiterer Schlüssel ist, dass der Zeitpunkt, zu dem jeder Block aus dem Test entfernt wird, vor dem Test unbekannt und unkontrolliert ist.Und jeder Block kann an verschiedenen Stellen entfernt werden, anstatt auf einmal.
Wie behandelt man die Analyse der blockierenden Variablen am besten?Es scheint mir, dass die Zeit bis zum Entfernen des Blocks Informationen sind, die für das Modell wichtig wären
Danke im Voraus.
Eine Grundannahme der linearen Regression ist die konstante Varianz. Sie können stattdessen in JMP ein "log-lineare Varianz"-Modell verwenden. Sie können über sie lesen Hier .
