バイナリ応答の混合 DOE<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、みんな、
DoE の設定についてアドバイスが必要です。
DoE の目標は、5 つの連続 (x1、x2、x3、x4、x5) 変数に応じてバイナリ応答 (y) の (ロジスティック回帰) モデルを構築することです。 5 つの変数の合計が 1 になる必要があるため、混合応答計画が理想的な場合があります。 前述の応答は、変数の組み合わせに応じて合格/不合格になります。 さらに、いくつかの連続変数には制約があります....たとえば、0.4 < x4 < 0.5 などです。
これらの設計上の制限がある混合応答設計を試みました。 そして、応答をシミュレートし、モデルの診断を確認するためにモデルを構築したところ、交絡効果を示唆する制約付き変数に対して VIF が高すぎることがわかりました。 VIF が高いのは、x5 と他の変数との交差項との相関が高いためだと思います。 これは、推定値の相関関係を調べることで確認できます。
その背景について、いくつか質問があります。
1. 混合応答曲面計画は私の問題に対する最良のアプローチですか? それとも、シーケンシャル デザイン アプローチのようなものを試す必要があります。バイナリ応答モデルの逐次設計アプリケーションに関する文献が少しあります。
2. VIF または制約付き変数とその交差項の間の交絡を減らすにはどうすればよいですか?
私の問題を解決する助けに感謝します。 さらに情報が必要な場合はお知らせください。
よろしく
-プラビーン。
Re: バイナリ応答の混合 DOEVIF は混合設計ではあまり重要ではなく、良いことです。彼らは常に高いです。目標が予測を行うことである場合、VIF は常に無関係です。スクリーニングが目的の場合は、効果の比較とは別の手法が必要です。優れた回帰モデルは、効果をうまく見積もることができなくても、うまく予測できます。この場合の設計品質のより良いテストは条件番号ですが、JMP がこれを提供しているとは思いません (ただし、スクリプトを作成すれば取得できます)。条件数のログが 5 より大きい場合は注意してください。それ以外の場合は問題ありません。
Re: バイナリ応答の混合 DOE「混合設計の高い VIF (特に狭い範囲の要因) は、最終モデルで問題になる!? VIF が高いのは、クロス タームとの相関によるものと思われるからです。」
上記のこの質問を読んだときに頭に浮かぶことの 1 つは、最終モデルを検証するために、DOE 試行に加えていくつかの検証試行を実行できる可能性があることです。これは、Partition および Neural プラットフォームを使用するときに行われるトレーニング、テスト、および検証と同様です。
Re: バイナリ応答の混合 DOE良いニュースと悪いニュースがあります。
悪いニュースは、VIF が X 間の関係の結果であるということです。 すでに指摘したように、混合物には常に何らかの関係があります。 コンポーネントのいずれかの範囲が狭い場合、その関係はさらに強くなります (これまで見てきたように)。 設計を作成するためにどのようなアプローチを使用しても、共線性は存在します。
良いニュースは、疑似コンポーネント コーディングを使用することで、分析で VIF をいくらか削減できることです。 JMP は、この機能を自動的にオンにします。 疑似成分コーディングは、混合因子をコーディングして範囲を可能な限り「拡大」することにより、共線性を可能な限り減らします。
JMP で Scheffe 混合モデルをあてはめると、疑似成分コーディングがパラメーター推定表で使用されていることがわかります。 用語は (X-0.2)/0.7 のようになり、コーディングが使用されていることを示します。
JMP Education には、疑似成分コーディングなどをカバーする混合実験の設計と分析に関するコースがあります。
Re: バイナリ応答の混合 DOELouVさん、お返事ありがとうございます!!
因子の相互依存関係の性質に対する混合設計の影響を理解しています。 ただし、私の場合、要因の 1 つが狭い範囲になると、VIF は急上昇します。 2 つの JMP ファイルが添付されています。1 つは、0 ～ 0.5 の範囲の 5 つの混合係数を持つカスタム デザイン (CD_5var.jmp) です。 この場合のモデルは、すべての VIF が 5 未満で適切です。 2 番目の設計 (CD_5var_narrow.jmp) は、x5 の範囲が狭い (0.5 < x5 < 0.6) ことを除いて、最初の設計と似ています。 この場合、x5 の VIF は ~800 で、x5*xi もより高い VIF を持っています。 推定値の相関も調べましたが、x5 と交差項の相関が高いことは明らかです。
では、問題は.... 混合設計での高い VIF (特に狭い範囲の因子の場合) は、最終モデルで問題になるのでしょうか!? 高い VIF は、クロス タームとの相関によるものと思われるためです。
もう 1 つの質問を繰り返しますが、VIF の問題を軽減するカスタム混合設計に代わるものはありますか? 例えば、シーケンシャルなデザインアプローチ!?
LouV ... コーディング プロパティが VIF に与える影響に関するリンクは興味深いものです。 フォローアップして、それが役立つかどうかを確認します。
注: 応答「y」はシミュレートされた応答です。 最終的に、これはバイナリ応答になります。
ありがとう
-プラビーン。
Re: バイナリ応答の混合 DOEプラビーン、
混合計画の VIF は、合計が 1 になる混合の独立性がないため、非常に大きくなります。 つまり、基本的には 5 つの要因を調べているのですが、この性質により、5 つ目の要因を理解するには 4 つしか必要ありません。
これは、この JMP ユーザー コミュニティ スレッドで回答されている可能性があります...
制約のある設計空間での高い VIF | SASのコミュニティ
このトピックの優れたリファレンスは、混合デザインに関するコーネルの本です。
