Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비의미 있는 신호 대 잡음비의 선택은 주관적이며 상황에 따라 다릅니다. S/N의 이점은 상대적이라는 것입니다. 이는 더 쉬울 수 있지만 여전히 생각이 필요합니다.
힘을 보기 위해 다른 S/N을 시도해 보라고 제안하는 경우에는 좋은 방법이 아닙니다. S/N은 주제 전문가가 결정해야 합니다. '해결'하거나 최적화할 수 없습니다. 실질적으로 중요한 최소한의 효과를 나타냅니다.
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비Hi Mark, 일반적인 DOE의 경우 우리가 적용해야 하는 노이즈에 대한 정상적인 신호는 무엇입니까? 모든 용어에 대해 다른 신호 대 노이즈 설정을 사용해야 합니까 아니면 개별적으로 설정할 수도 있습니다. 이 값을 설정하는 방법에 대한 제안이 있습니까? 매우 감사합니다.
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비이렇게 생각할 수도 있습니다...계수는 모델의 각 항에 대한 절편에서 Y의 변화이기 때문에 절편에서 한 방향으로만 이동할 수 있기 때문에 전체 범위를 이동할 수 없습니다. 시간. 음수 계수와 양수 계수를 동시에 가질 수 없습니다.
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비신호는 2 * 1입니다(코딩으로 인해 계수는 절반 효과임). 노이즈는 1(동일한 단위의 표준 편차)입니다. 따라서 신호 대 잡음비는 2:1/
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비이 경우 RMSE=1이고 계수=1일 때 신호 대 잡음비는 1 또는 2?
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비계수는 X의 단위 변화당 Y의 변화를 나타냅니다. 요인 범위는 코딩된 척도에서 -1에서 +1까지 또는 2의 범위입니다. 따라서 계수는 Y 변화량의 절반을 나타냅니다. 계수가 5로 추정된다고 가정합니다. 이 값은 범위의 절반에 걸친 Y의 변화를 나타냅니다. Y는 전체 범위에서 10만큼 변경됩니다.
가설 검정에는 효과 크기, 무작위 변동, 유의성, 표본 크기 및 검정력의 5가지 관련 양이 있습니다. 신호 대 잡음비는 처음 두 수량을 결합합니다. 비율이 클수록 동일한 유의성과 표본 크기에 대한 검정력이 높아집니다. 귀무가설이 틀렸을 때 귀무가설을 기각할 확률이 높아집니다.
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비마지막 진술에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? " 따라서 예측 효과는 계수의 코드화된 추정치의 두 배입니다." 예시 사례를 제공해 주시겠습니까? 나는 또한 전력과 그것이 신호 대 잡음비 및 효과 크기 계산에 미치는 영향과 어떻게 관련되는지 약간 혼란스럽습니다.
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비Mark - 설명해 주셔서 감사합니다. 내가 몇 년 동안 사람들에게 가르쳐 온 것이 정확하다는 것을 알게 되어 기쁩니다! 나는 걱정하고 있었다
Re: JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비당신이 올바른지. 예상 RMSE는 기본적으로 1입니다. 예상 계수도 기본적으로 1입니다. 코드화된 요인 수준은 총 효과가 요인이 -1에서 +1로 변경될 때 반응의 예측된 변화임을 의미합니다. 따라서 예측 효과는 계수의 코드화된 추정치의 두 배입니다.
JMP DOE 플랫폼의 전력 계산에서 기본 신호 대 잡음비어떤 이유로(이유를 기억할 수 없음 - 내가 몇 년 전에 선택한 것임에 틀림없음) DOE 플랫폼(전력 분석)의 기본 전력 계산에서 RMSE = 1이고 예상 계수 1이 a에 대해 계산된다고 항상 가정했습니다. 신호 대 잡음비 2(즉, 신호는 다음과 같이 정의됨) 두 배 예상 계수의 크기)
DOE JMP 웨비나에서 최근에 본 내용은 이것이 잘못되었으며 실제로 신호 = 예상 계수(예상 계수의 두 배가 아님)이므로 기본 전력은 실제로 신호 대 잡음비 1에 대해 계산된다는 것입니다.
누가 나에게 이것에 대해 똑바로 말할 수 있습니까?
많은 감사
고급 통계 모델링소비자 및 시장 조사데이터 접근실험 설계대량 맞춤화
