モデルの適合におけるカテゴリ変数の形式に関する質問こんにちは、
5 つの連続予測変数と 2 つのカテゴリ予測変数 (1 つの 2 レベルと 1 つの 3 レベル) を使用して、双方向の交互作用と 2 次効果を使用して単一の応答をモデル化しようとしています。 データは、「カスタム デザイン」で設計された実験中に収集されました。 Fit Model の Stepwise Regression パーソナリティを使用して、Minimize AICc/BIC 停止規則を使用するモデルを取得しました。 効果の概要では、一連の相互作用が JMP によって最も重要であると見なされています。 ただし、3 レベルのカテゴリーは、私が理解できない形式で提示されており、オンラインまたはこれらのフォーラムに関する情報を見つけるのに苦労しています。 3 レベルのカテゴリは、レベル 1) 石鹸/水、2) 溶剤、3) ソニックの「クリーニング タイプ」です。 下の画像に示されている効果の概要では、カテゴリ変数は、レベル間に「-」や「&」などの記号を使用して括弧内に 2 つ以上のレベルで表示されます。
括弧と記号は何を意味しますか? これについてどこで読むことができますか？
また、予測プロファイラーを実行すると、次の図に示すように、クリーニング タイプのカテゴリ変数が、括弧内の記号の組み合わせが異なる 2 つの連続変数に突然分割されることにも気付きました。
これは、2 レベルのカテゴリ変数「Day」では発生しないことに注意してください。
STIPS トレーニング コースを修了しましたが、これがカバーされた覚えがありません。 これに光を当てるのを手伝ってくれる人はいますか？
/JF
分析DOEウィンドウズRe: Fit Model のカテゴリ変数の形式に関する質問JMPは、2つ以上のレベルがある場合、カテゴリ因子レベルから新しい予測変数を構築します。 平均応答の差を最大化するレベルの組み合わせを見つけます。 これらの予測因子は、実際の効果 (検出力) を見つける可能性を高めるはずです。
についてのセクションをお読みください。 Stepwise プラットフォームを使用したカテゴリ予測変数.
Re: Fit Model のカテゴリ変数の形式に関する質問マークのリンクは式を説明しています。
私はあなたのアプローチに少し混乱していますか？ 提供された因子を使用して設計された実験を実行しました。 選択したデザインには「既知のモデル」があります。 ステップワイズ回帰を実行しているのはなぜですか？ これは通常、既存のデータ セットに対して使用され、手元のデータに適したモデルを見つけようとします (データ マイニング手法)。 飽和モデルから始めて、利用可能な多数の統計とグラフィカル プロットを使用してモデルを縮小することをお勧めします。
カテゴリ因子の二次方程式は無意味です。 3種類の洗浄に連続性はありません（洗浄の種類の違いを定量的に測定できれば、連続性が得られるかもしれません）。 JMP は基本的に各カテゴリ レベルのモデルを作成します。
また、Day 自体が要因になることはありません。 現実の世界で実際に Day を設定する (または Day 1 に戻る) ことはできないため、実験を完了して Day 1 の方が優れていると結論付けることはできません (可能であれば、実験を実行する必要はありません)。 日はおそらくブロック効果です。
