Richtlinien für die Anpassung benutzerdefinierter Screening-DoEHallo JMP-Benutzergemeinschaft,
Ich suche nach einigen Vorschlägen/Richtlinien, um ein Custom Screening DoE für die Haupteffekte anzupassen. Unten sehen Sie den Screenshot der Modellanpassung. Mein Denkprozess besteht darin, diese Faktoren mit einem t-Verhältnis von weniger als 2 nacheinander zu entfernen, bis alle Faktoren mit einem t-Verhältnis über 2 übrig sind, und dann diese Faktoren zu verwenden, um ein Response Surface Design für detailliertere Untersuchungen durchzuführen. Auch bei der Eliminierung von Faktoren werde ich mein praktisches Wissen einsetzen. Hier sind einige Fragen, die ich habe:
1. Ist es sicher, die Faktoren mit ihren t-Verhältnissen kleiner als 2 zu eliminieren? Laut JMP entspricht er im Wesentlichen einem p-Wert von 0,05, obwohl für dieses Design kein p-Wert verfügbar ist. Vorausgesetzt, keine praktischen Kenntnisse über den Einfluss der Faktoren auf die Reaktion.
2. Sollten andere Methoden verwendet werden?
Danke!
DAMHIRSCHKUHBetreff: Richtlinien für die Anpassung von benutzerdefinierten Screening-DoEHallo,
Kannst du etwas zum Design sagen? Es scheint, dass Sie 10 Faktoren haben. Also 11 Parameter (einschließlich des Achsenabschnitts) zu schätzen. Und der Bericht Fit Model sagt 20 Beobachtungen (also vermutlich 20 Durchläufe). Daher habe ich Mühe zu verstehen, warum Sie keine p-Werte erhalten. Haben Sie in diesem Modell auch zufällige Effekte?
Weitere Informationen würden der JMP-Community helfen, Ihnen zu helfen. Vielleicht können Sie eine anonymisierte Version der Daten anhängen.
Grüße,
Phil
Betreff: Richtlinien für die Anpassung von benutzerdefinierten Screening-DoESie müssen nicht mehrere Themen hinzufügen. Sie haben bereits einen Beitrag, der genau die gleichen Informationen mit den gleichen Fragen enthält.
