分散成分分析
Var Comp分析をしたい
ランダム要素は次のとおりです。
演算子、日、プレート、複製
バランスのとれた入れ子設計
Total Varianceの中でVarianceがどの程度の割合を占めるかを表示したい（Var Comp Analysisの原理ですよね？）
そこで、この記事のトップに図を作成しました。
1. シグマ演算子は O1 と O2 を分散させます
2. O1 と O2 が固定されている場合、それぞれの日の分布があり、
3. D1,2 と D3,4 が固定されている場合、それぞれプレート分布があり、
4...
私の理解は大丈夫でしょうか？ (図ではシグマを表示するのが適切ではないことはわかっています。シグマ (演算子の平均) または他のものに置き換えるのが適切かもしれませんが、的外れです。)
最上位の分布は総分布と等しいと仮定できますか??
私を助けてください。
ネットでと入力して参照可能な図を検索しようとしましたが、できませんでした。
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 分散成分分析ネストされたスタディの場合は、管理図を使用して各レイヤーの変動を示すことを好みます。 私の意見では、時系列がなければ、要約プロットは誤解を招く可能性があるため、あまり役に立ちません (また、「特殊原因」データによって大きく影響される可能性があります)。
Re: 分散成分分析解決策はありませんが、コメントだけです。視聴者が分布プロットを見て各分散成分の大きさを定量化するのは難しいと思います。@XanGreggには、視覚化と、さまざまな種類のプロットからの情報をいかに正確に定量化できるかについての素晴らしいプレゼンテーションがいくつかあります。 棒グラフは他のグラフ タイプよりもはるかに高い精度で読み取ることができるため、JMP の MSA プラットフォームで分散成分の棒グラフを取得できます。
Re: 分散成分分析はい、そうです！
視覚化するのは難しい...
Re: 分散成分分析さまざまな分散成分を分布図として視覚化したいと言っているのだと思います。 あれは正しいですか？
Re: 分散成分分析興味のある方はどうぞ
私が尋ねているのは、
のグラフ結果は、
<合計の分布、各要素の分布(オペレーター、日数など)>
もし分散この研究で= 分散の合計木の各層で、、
すると、研究の分布はそれぞれの各層の分布に分けることができます。
ただし、ネット上にはこの図の例はありません。
いくつかアイデアをいただけますか？
Re: 分散成分分析ごめんなさい、何を聞いているのか分かりません？ 入れ子型または階層型の研究を行う方法を知りたいのですか? あるいは、分散成分間の関係をどのように判断するのでしょうか? または、変動成分が 4 つネストされている場合、どのように計算すればよいでしょうか?
図でコンポーネントを表す方法は、プレート内、日内、オペレーター内での複製のように見えます。 私は通常、コンポーネントを樹形図として視覚化します。 たとえば (あなたの名前を使用して):
レプリケートとは何ですか? 「固定」とは何を意味しますか？ この階層構造に同意できるかどうかわかりませんが? レイヤーがネストされており、交差していませんか (または混合されていますか)?
分散この研究で= 分散の合計木の各層で。
