効果の概要のドットの意味こんにちは皆さん、
doe を実行したので、データを評価したいと思います。
効果の概要はわかりました。
3 つの効果については、対数値の代わりにドットしかないため、混乱しています。
また、「add」を使用して 2 つのエフェクト「tool」と「source」（およびそれらのインタラクション）を手動で追加する必要がありました。
これはカラムの特性によるものなのでしょうか？ 何か間違った定義をしたのでしょうか?
事前にご回答いただきありがとうございます。
基本的なデータ分析とモデリング実験計画法Re: 効果概要のドットの意味やあ@シュワシュワ、
DoE についてもう少し詳しく説明していただけますか?
実行回数と想定モデルは何ですか?
モデル内の一部の効果のドット (ログワースまたは p 値の値がない) は、推定に十分な自由度がないため、さまざまな考えられる理由でこれらの効果を決定できないことを意味します。
これらの効果を推定するのに十分なデータがないか、実験空間の適切な場所でそれらの効果を判断できるデータが収集されていない可能性があります。
別のユーザーも同様の問題に直面しており、その回答は次のとおりです。 https://community.jmp.com/t5/Discussions/Missing-P-Values-in-Effect-summary-OF-Fit-Model/td-p/271031
より詳細な/個別のヘルプが必要な場合は、DoE の構築に関する情報の一部 (使用した要素、モデル、実行数など) を共有するだけでなく、分散分析、パラメーター推定、および効果検定の表が参考になります。
この最初の回答がお役に立てば幸いです。
Re: 効果概要のドットの意味こんにちは、ビクターさん
早速お返事をいただきありがとうございます。
私の DoE について:
交通需要生成モデルを検討しています。
合計すると次のとおりです。
5路線
2つのネットワーク
4車種と
4 つのトラフィック生成ツール。
2 つのツールでは、トラフィックは確率的に生成されます。 これらのツールについては、繰り返しを 1 回だけ実行しました (最初のテストでは、標準偏差と関連する効果を決定しました)。
他の 2 つのツールはデータベースです。 データベースのツールを使ったテストを2回実現しました。
さらに複雑にするために、2 つのデータ ソースがありますが、データが不十分なため、いくつかの因子レベルの組み合わせを削除する必要がありました。
評価において私にとって難しいのは、ツールの設定が異なるため、設定を比較できないことです。
合計で、トライアル サイズは 992 です。
Re: 効果概要のドットの意味やあ@シュワシュワ、
テーブルを見ると、データの量は十分ですが、データの品質が十分ではないようです。 たとえば、交互作用項のほとんどはゼロ化されているか、バイアスされています。 さらに考慮すべき点:
- DoE の作成中にこれらすべてのやり取りを考慮しましたか?
そうでない場合は、実験空間の一部が調査されていないため、これらの項を正しく推定できない可能性があります。
- いくつかの要因は共変量ですか、それとも互いに依存していますか? モデルの上部に「特異点」パネルがありますか?
「はい」の場合、一部の相互作用パラメーターは他の効果項から独立して正確に推定できるため、一部の相互作用パラメーターにバイアスがかかっているか、ゼロになっていることが説明される可能性があります。
この回答がお役に立てば幸いです、
Re: 効果概要のドットの意味こんにちは、ビクターさん
完全な要因実験計画を作成しようとしましたが、外部条件によりいくつかの要因水準を削除する必要がありました。
はい、特異点の詳細が表示されます。
私の理解が正しければ、ゼロ化はこのパラメータが冗長であることを意味します。 どのパラメータが冗長であるかを確認するにはどうすればよいですか?
Re: 効果概要のドットの意味やあ@シュワシュワ、
これで、一部の効果を正確に、または完全に推定できない理由が説明されるかもしれません。
設計とパラメータの推定における「盲点」をよりよく理解するために、次のことができます。
- 「」をチェックしてください。デザインを評価する" スクリプト (または、DoE、設計診断、設計の評価をクリックしてスクリプトを作成し、そこから因子、応答、モデルを指定します)、「相関関係のカラー マップ」を通じて効果間の相関関係を視覚化し、また、どの項がエイリアス化されているか (全体的または部分的に相関していることを意味します) を確認するために、 "別名用語" また "エイリアス マトリックス」パネル。 また、予測分散プロファイルをチェックして、実験空間内にポイントが少ない/予測の不確実性が大きい特定の領域があるかどうかを確認することもできます。 の推定効率また、(理想的な設計と比較した信頼区間の長さのわずかな増加を通じて) パラメーター推定の不確実性に関する興味深い情報も提供される可能性があります。
- 「」をチェックしてください。特異点の詳細「」パネルを使用すると、いくつかの用語がどのように相互にエイリアス化/相関付けされるかについての詳細情報が提供され、それらをリンクする方程式が提供されます。
「ゼロ化」は、パラメーターを推定できない線形依存関係に含まれる項に表示されます。 「バイアスあり」は、最小二乗基準を満たす推定解が多数ある項に表示されます。 詳細はこちら: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/parameter-estimates-report-2.shtml#
この回答がお役に立てば幸いです、
Re: 効果概要のドットの意味どうもありがとうございます。
とても助かりました！
