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カテゴリ要因の許可されていない組み合わせに関するヘルプ (JMP 15)

こんにちは、

D最適計画を作成しようとしている次の要因とレベルがあります。

因子 A - カテゴリカル 2 レベル (ジョルト、トライアド)

要因 B - カテゴリ 2 レベル (ブラント、サクション カップ)

ファクターC - 連続 (10,25)

ファクターD - カテゴリ 2 レベル (立位、座位)

ファクターE - カテゴリ別 3 レベル (静止、回避、実行)

ファクターF - カテゴリ 2 レベル (初心者、エキスパート)

 

許可されていない組み合わせで最適なデザインを生成する方法を学生に教えるために使用する例を作成しようとしています。 私が作ろうとしている許可されていない組み合わせは、ファクター D (着席) とファクター F (エキスパート) です。 また、主効果と 2 因子の交互作用を含む計画を作成しようとしています。 ただし、エラー メッセージが引き続き表示されます (Optimal designer failed to converge)。 私は、カテゴリ要因間の許可されていない組み合わせで収束する計画を生成するために、できる限りのことを試みましたが、役に立ちませんでした。 因子を追加して、これらの因子にさらにレベルを追加してみました。 ただし、カテゴリ因子と連続因子の間に許可されていない組み合わせを追加すると、デザイナーに収束させることができます。 アルゴリズムが収束しないカテゴリ要因間の許可されていない組み合わせを 2 番目に追加します。 どんな助けでも大歓迎です！

DOEウィンドウズRe: カテゴリ要因の許可されていない組み合わせに関するヘルプ (JMP 15)

やあ@FaceStatistics6 、

 

同じ設定を再現すると、同様のエラー メッセージが表示されます。

 

問題は、モデル内の許可されていない組み合わせと項の組み合わせにある可能性があります。因子 D (2 レベルのカテゴリ) からの「着席」と因子 F (2 レベルのカテゴリ) からの「専門家」の組み合わせをブロックすると、それは次のことを意味します。これら 2 つの因子の交互作用項を推定することはできません。これは、制約により、これら 2 つの因子の水準のすべての可能な組み合わせをテストできないためです。

 

次のいずれかを実行できます。

• 2 因子交互作用項「Factor D*Factor F」を削除し、このスクリプトを使用して DoE テーブルを生成します (または添付のデータ テーブル「Custom Design_Remove2FI」を使用します)。

DOE(
 Custom Design,
 {Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
 Add Factor( Categorical, {"Jolt", "Triad"}, "Factor A", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Blunt", "Suction Cup"}, "Factor B", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Standing", "Seated"}, "Factor D", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Novice", "Expert"}, "Factor F", 0 ),
 Add Factor( Continuous, 10, 25, "Factor C", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Stationary", "Evading", "Running"}, "Factor E", 0 ),
 Set Random Seed( 80459262 ), Number of Starts( 2161 ), Add Term( {1, 0} ),
 Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
 Add Term( {5, 1} ), Add Term( {6, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
 Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {4, 1} ),
 Add Term( {1, 1}, {5, 1} ), Add Term( {1, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {5, 1} ), Add Term( {2, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {5, 1}, {6, 1} ), Set Sample Size( 36 ),
 Disallowed Combinations( Factor D == "Seated" & Factor F == "Expert" ),
 Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);

 

• または、2 つの因子の交互作用「因子 D*因子 F」の推定可能性を「可能な場合」に設定し、このスクリプトを使用して DoE テーブルを生成します (または添付のデータ テーブル「Custom Design_IfPossible」を使用します)。

DOE(
 Custom Design,
 {Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
 Add Factor( Categorical, {"Jolt", "Triad"}, "Factor A", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Blunt", "Suction Cup"}, "Factor B", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Standing", "Seated"}, "Factor D", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Novice", "Expert"}, "Factor F", 0 ),
 Add Factor( Continuous, 10, 25, "Factor C", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Stationary", "Evading", "Running"}, "Factor E", 0 ),
 Set Random Seed( 349202301 ), Number of Starts( 2106 ), Add Term( {1, 0} ),
 Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
 Add Term( {5, 1} ), Add Term( {6, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
 Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {4, 1} ),
 Add Term( {1, 1}, {5, 1} ), Add Term( {1, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {5, 1} ), Add Term( {2, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {5, 1}, {6, 1} ), Add Potential Term( {3, 1}, {4, 1} ),
 Set Sample Size( 36 ), Disallowed Combinations(
  Factor D == "Seated" & Factor F == "Expert"
 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);

 

この回答がお役に立てば幸いです。

Re: カテゴリ要因の許可されていない組み合わせに関するヘルプ (JMP 15)

ただし、存在が許可されている組み合わせについて、因子 D と因子 F の効果を推定する必要があるとしましょう。 元。ファクター D スタンディング - ファクター F 初心者およびファクター D 着座 - ファクター F 初心者。 可能であれば、この相互作用を分析に含めることができない設計を作成している可能性があります。

 

Re: カテゴリ要因の許可されていない組み合わせに関するヘルプ (JMP 15)

この相互作用効果を推定する必要がある場合は、次の 2 つの要因のレベルの可能な組み合わせをすべてテストします。

実験が欠落している場合 (あなたの場合は着席 + 専門家)、モデルの相互作用項を推定することはできません。
これを示すためにおもちゃのデータテーブルを結合しました。行 4 が非表示で除外されている場合、グラフ スクリプトでは、因子 F が「エキスパート」レベルに設定されている場合、因子 D の 2 つのレベル間の線は表示されません。相互作用があることがわかりますか？

また、モデル スクリプトでは、相互作用効果は推定できません (モデルには切片を持つ特異点があります)。この場合も、この相互作用効果項にアクセスすることはできません。

 

このデモが十分に明確であることを願っています。