カスタム設計: 相関性の高い因子による問題こんにちは、みんな、
モデルで定義された因子を使用してカスタム設計を実行するための因子とスクリプトを添付しました。 リストされているすべての要因は重要であることが知られており、それらの間に中程度の相関関係 (<10%?) がある場合にのみ受け入れられます。
カスタム DOE プラットフォームが使用されます。 JMP では、最小 DOE が 20 ラン、デフォルトが 36 ランであることを推奨しています。
問題は提案された DOE にあり、いくつかの要素は非常に相関しており、最大 85% の相関があります。
基準を A-optimal/Alias Optimal に変更して、実行数を増やしてみました。同じパラメータは非常に、そしてあまりにも相関したままです。相関関係を 10% 未満に下げる方法を教えてください。
助けていただけますか？
ありがとう、ヴァレリー
Re: カスタム設計: 相関性の高い因子の問題フィル、サム、ドン、ありがとう。
Re: カスタム設計: 相関性の高い因子の問題こんにちは@Valerie_Nedbal 、
相関関係を 0.1 未満に下げることは不可能だと思います。 同じ因子の主効果と 3 次項の間には高い相関関係があることが予想されます。
Goos and Jones (添付のジャーナル内) の第 5 章にある例が良い例です。 これは、すべての 3 次項を含む 2 因子の計画です。 相関カラー マップはひどいものに見えます (下図)。これは、相関カラー マップが不規則な形状の因子空間であることが部分的に原因です。 しかし、それは、同じ因子の主効果と 3 次項の間に低い相関関係を持たせることができないためでもあります。
このような高い相関関係にもかかわらず、実験は成功し、有用なモデルを構築することができました。
Re: カスタム設計: 相関性の高い因子の問題こんにちは、サムとドン、
実際、これらの高次項は非常に重要であることが知られているため、モデルに含める必要があります。 相関関係を減らす方法があるかどうか知っていますか?
前もって感謝します、
ヴァレリー
Re: カスタム設計: 相関性の高い因子の問題@Valerie_Nedbal因子「周波数」が離散数値因子として指定されているため、相関性の高い効果はモデルに配置される高次の効果です。最適な設計を見つけて周波数を離散化するために、最適な設計を見つけるために使用されるモデルに高次項 (周波数 ^ 2 およびその周波数の他の要素との相互作用) が配置されます。
おそらく、データによく適合する実際のモデルには、これらの高次項は必要ないと思います。設計評価でこれらの高次の項を削除すると、全体的に設計は良好に見えます。また、設計をグラフ化すると、すべての要素にわたってバランスの取れた設計であることがわかります。
これは実験の目的にも依存します。これが上映用であれば、とても良いデザインだと思います。予測または最適化のために、いくつかの追加の設計ポイント、または既存の設計ポイント内でのさらなる複製が必要になる場合があります。
設計評価のモデルからこれらを削除します。
設計プロット:
Re: カスタム設計: 相関性の高い因子の問題すべての高い相関には、主効果または他の 3 つの FI との 3 因子交互作用が含まれます。 6 レベルの離散数値係数は少し過剰に思えます。 なぜこんなにレベルが多いのでしょうか？ これに対する答えは、デザインを作成するためのより良いアプローチを示唆するかもしれません。
