2차 회귀 모델을 사용하여 전체 요인 설계를 어떻게 평가할 수 있습니까?안녕하세요, 저는 커뮤니티가 처음이고 JMP에서 여전히 초보자입니다. 나는 다음과 같은 문제가 있다: 나는 완전한 팩토리얼 3 ^ 3 계획을 했다. 내가 얻은 결과는 선형이 아니라 기하급수적으로 증가합니다. "보통 최소 제곱"을 평가할 때 선형 모델만 얻습니다. 더 높은 차수의 다항식으로 회귀를 수행하는 방법이 있습니까? 그렇다면 어떻게 할 수 있습니까? 미리 감사드립니다.
해석학암사슴Re: 2차 회귀 모델로 전체 요인 설계를 어떻게 평가할 수 있습니까?숫자 데이터 유형 및 연속 모델링 유형을 사용하여 데이터 테이블에 요인이 정의되어 있다고 가정합니다. 여기에는 DOE 정의와 일치하는 열 속성도 포함되어야 합니다.
모형 테이블 스크립트를 실행하거나 분석 > 모형 적합을 선택하여 모형 적합 대화 상자를 열 수 있습니다. 요인 데이터 열을 선택한 다음 매크로 > 반응 표면 방법론을 클릭할 수 있습니다. 이 작업은 비선형 응답을 모델링하기 위해 2차 항을 추가합니다.
응답이 기하급수적으로 변하고 있다는 것을 데이터만으로는 알 수 없다고 생각합니다. 그러나 지수 모델이 적절하다는 사전 지식이 있을 수 있습니다. 그렇다면 맞춤 비선형 모델을 정의하고 Fit Least Squares 대신 Nonlinear 플랫폼을 사용하여 피팅해야 합니다.
요인 또는 교호작용당 매개변수가 2개 이하인 2차 선형 회귀 모형 또는 지수 모형에 적합하려면 3개 수준이면 충분합니다. 지수 모델을 정의하는 방법에 대한 추가 지침이 다른 구성원에게 있을 수 있습니다. JMP 도움말은 선택한 모델을 열 공식으로 정의하는 단계를 안내합니다.
Re: 2차 회귀 모델로 전체 요인 설계를 평가하려면 어떻게 해야 합니까?빠른 답변 감사합니다. 나는 요인에 대한 반응 표면 방법론을 시도했고 모델에서 약간의 개선을 받았습니다. 그러나 회귀 모델에 의해 추정된 값에는 일부 음수 값도 포함되어 있으며 이는 실제로 내 응용 프로그램에서는 불가능합니다. 예상 목표값에 한계값을 사용할 가능성이 있습니까? 그리고 더 나은 모델 품질을 얻기 위해 측정된 값을 기록하는 옵션이 될 수 있습니까? 아니면 허용되지 않으며 결과가 위조됩니까? 미리 감사드립니다.
Re: 2차 회귀 모델로 전체 요인 설계를 평가하려면 어떻게 해야 합니까?어떤 값이 음수입니까? 매개변수 추정치? 예상된 반응? 부정적인 반응이 불가능한 이유는 무엇입니까?
응답에 대한 자연스러운 경계는 무엇입니까? 일부 경우는 제안한 대로 응답을 변환하거나 통계 오류에 대해 다른 분포 모델을 사용하여 해결할 수 있습니다. 일반 최소 제곱(OLS) 선형 회귀에서는 이러한 오류가 정규 분포를 따른다고 가정하지만 일반화 선형 모델(GLM)을 사용하면 선형 예측 변수, 평균 반응에 대한 연결 함수 및 오류 분포를 선택할 때 더 많은 유연성을 얻을 수 있습니다. 귀하의 응답의 성격은 무엇입니까?
