Mélange DOE pour réponse binaire<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Salut tout le monde,
J'ai besoin de conseils pour mettre en place un DoE.
L'objectif du DoE est de construire un modèle (de régression logistique) pour une réponse binaire (y) dépendant de cinq variables continues (x1, x2, x3, x4, x5). Les cinq variables doivent totaliser 1, donc un plan de réponse mixte peut être idéal. La réponse comme mentionné est réussite/échec en fonction de la combinaison de variables. De plus, il existe des contraintes sur certaines variables continues.... par exemple 0,4 < x4 < 0,5 etc.
J'ai essayé une conception de réponse mixte avec ces limitations de conception. Et lorsque j'ai simulé les réponses et construit un modèle pour vérifier les diagnostics du modèle, j'ai découvert que le VIF était trop élevé pour les variables contraintes suggérant des effets de confusion. Je pense que le VIF élevé est dû à la forte corrélation entre x5 et ses termes croisés avec d'autres variables. Cela peut être confirmé en examinant la corrélation des estimations.
Dans ce contexte, j'ai quelques questions.
1. La conception de surfaces à réponse de mélange est-elle la meilleure approche pour mon problème ? Ou devrais-je essayer quelque chose comme une approche de conception séquentielle. il existe un peu de littérature sur l'application de la conception séquentielle pour les modèles de réponse binaire.
2. Comment puis-je réduire le VIF ou la confusion entre une variable contrainte et ses termes croisés ?
J'apprécie toute aide qui résoudra mes problèmes. S'il vous plaît laissez-moi savoir si plus d'informations sont nécessaires.
Salutations
- Praveen.
Re : Mélange DOE pour réponse binaireLes VIF ne sont pas très importants pour les conceptions de mélanges et c'est une bonne chose !Ils sont toujours élevés.Si votre objectif est de faire des prédictions, les VIF ne sont toujours pas pertinents.Si votre objectif est le dépistage, vous avez besoin d’une technique différente de celle de comparer les effets.Un bon modèle de régression peut bien prédire même s'il ne peut pas bien estimer les effets.Un meilleur test de qualité de conception dans ce cas serait le numéro de condition, mais je ne pense pas que JMP le fournisse (bien que vous puissiez l'obtenir si vous écrivez un script).Si le journal du numéro de condition est supérieur à 5, méfiez-vous, sinon tout devrait bien se passer.
Re : Mélange DOE pour réponse binaire"Le VIF élevé dans une conception de mélange (en particulier pour le facteur de plage étroite) est-il important dans le modèle final ! ? Parce que le VIF élevé semble être dû à une corrélation avec ses termes croisés. »
Une chose qui me vient à l'esprit lorsque je lis cette question ci-dessus : vous pourriez peut-être effectuer des essais de validation en plus des essais du DOE pour valider le modèle final - de la même manière que la formation, les tests et la validation sont effectués lors de l'utilisation des plates-formes de partition et neuronales.
Re : Mélange DOE pour réponse binaireIl y a de bonnes et de mauvaises nouvelles.
La mauvaise nouvelle est que les VIF sont le résultat des relations entre vos X. Comme nous l'avons déjà souligné, les mélanges auront TOUJOURS une certaine relation. Cette relation est encore plus forte lorsque vous disposez de plages étroites pour l’un des composants (comme vous l’avez vu). Quelle que soit l’approche que vous utiliserez pour créer le design, cette colinéarité sera là.
La bonne nouvelle est que les VIF peuvent être quelque peu réduits lors de l'analyse en utilisant le codage de pseudo-composants. JMP activera automatiquement cette fonctionnalité pour vous. Le codage des pseudo-composants réduira la colinéarité autant que possible en codant vos facteurs de mélange pour "élargir" la plage autant que possible.
Lorsque vous ajustez votre modèle de mélange Scheffe dans JMP, vous pouvez voir que le codage des pseudo-composants est utilisé dans le tableau Estimations des paramètres. Un terme ressemblera à (X-0,2)/0,7, ce qui indique que le codage est utilisé.
JMP Education propose un cours sur la conception et l'analyse d'expériences de mélange qui couvre le codage des pseudo-composants et bien plus encore.
Re : Mélange DOE pour réponse binaireMerci pour la réponse LouV !!
Je comprends l'impact de la conception du mélange sur la nature de l'interdépendance des facteurs. Cependant, dans mon cas, les VIF montent en flèche une fois que l'un des facteurs a une plage étroite. Vous trouverez ci-joint deux fichiers JMP : l'un est une conception personnalisée (CD_5var.jmp) avec cinq facteurs de mélange allant de 0 à 0,5. Le modèle dans ce cas est correct avec tous les VIF inférieurs à 5. La deuxième conception (CD_5var_narrow.jmp) est similaire à la première sauf que la plage sur x5 est étroite (0,5 < x5 < 0,6). Et dans ce cas, le VIF pour x5 est d'environ 800, et x5*xi ont également des VIF plus élevés. J'ai également examiné la corrélation des estimations, et elle montre clairement une forte corrélation de x5 avec les termes croisés.
Donc, la question est... le VIF élevé dans une conception de mélange (en particulier pour le facteur de plage étroite) est-il important dans le modèle final !? Parce que le VIF élevé semble être dû à une corrélation avec ses termes croisés.
Et pour répéter l’autre question : existe-t-il une alternative à la conception de mélange personnalisée qui réduirait les problèmes liés aux VIF ? Par exemple, une approche de conception séquentielle !?
LouV...ton lien sur l'impact de la propriété de codage sur les VIF est intéressant. Je vais faire un suivi et voir si cela peut aider.
Remarque : La réponse « y » est une réponse simulée. Finalement, ce sera une réponse binaire.
Merci
- Praveen.
Re : Mélange DOE pour réponse binairePraveen,
Les VIF dans un plan de mélange sont très grands en raison de la nature non indépendante du mélange, dont la somme est égale à 1. C'est-à-dire que, fondamentalement, même si vous étudiez 5 facteurs, vous n'en avez essentiellement besoin que de 4 pour comprendre le 5ème en raison de cette propriété.
Cette question a peut-être trouvé une réponse dans ce fil de discussion de la communauté des utilisateurs JMP...
VIF élevé dans un espace de conception contraint | Communautés sur SAS
Une excellente référence sur ce sujet est le livre de Cornell sur la conception des mélanges.
