Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenHallo:
Ich habe drei Faktoren, von denen zwei Faktoren mit drei Ebenen sind und einer zwei Ebenen hat. Alle drei Faktoren sind kontinuierlich.
Bei der Analyse der Faktoren habe ich die Zufallseffekte für alle drei Faktoren eingeschaltet. Ich habe den Screenshot der Analyse unten eingefügt. Darauf basierend habe ich einige Fragen, wie unten erwähnt:
F1) Wie entferne ich die Variablen aus dem Modell, wie wir es normalerweise bei der Analyse fester Effekte tun? Muss ich die Analyse jedes Mal erneut ausführen, wenn ich die Variable entfernen muss?
F2) Wie erstelle ich die Regressionsgleichung dafür? Addiere/subtrahiere ich einfach den BLUP-Term (Random Effects Prediction) zum Achsenabschnitt?
Deine Hilfe wird hoch geschätzt.
VersuchsplanungBetreff: Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenJede Hilfe wird geschätzt.
Betreff: Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenHallo @VarunK ,
Ich verstehe nicht, warum Sie alle Ihre kontinuierlichen Faktoren als Zufallseffekte geändert haben.
Die Entscheidung, feste oder zufällige Effekte zu haben, ist vor der Analyse bekannt, je nachdem, wie Sie diese Faktoren berücksichtigen, und trifft häufig auf kategoriale Faktoren (Maschine A, B, C oder Bediener 1, 2, 3 ...) oder Blockierung zu Faktoren (gesamte Parzellen 1,2,3 und Unterplots 1,2,3, Wochentag, ...).
Vielleicht hilft Ihnen diese Diskussion zu verstehen, wie Sie mit Ihren Faktoren umgehen sollten: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Random-vs-Fixed-Blocking-Factor-in-DOE/mp/461743/highlight/true#M70664
Auch die JMP-Hilfe zum gemischten Modell kann Ihnen helfen: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/mixed-models-and-random-effect-models.shtml
Um Ihre Fragen zu beantworten:
- Es gibt keine automatisierte Möglichkeit, Terme aus einem gemischten Modell zu entfernen. Sie können jedoch ein Standardmodell der kleinsten Quadrate mit festen und zufälligen Effekten verwenden, um feste Effekte zu entfernen (fügen Sie alle Effekte hinzu und wählen Sie dann die Effekte aus, die zufällig sein müssen). Klicken Sie auf „Attribute“ und wählen Sie „Zufälliger Effekt“).
Andernfalls müssen Sie das gemischte Modell zunächst mit Ihrem angenommenen vollständigen Modell starten. Abhängig von den Ergebnissen (einzelne p-Werte für Terme im Modell, Informationskriterien AICc und BIC des Modells, RMSE usw.) können Sie dies auch tun Starten Sie ein verfeinertes Modell mit derselben Plattform, indem Sie einige Begriffe im Startdialogfeld „Modell anpassen“ entfernen.
- Da Sie Ihren Achsenabschnitt nur als feste Effekte haben, wird in der Gleichung nur der Achsenabschnitt angezeigt. Sie können jedoch den Profiler anzeigen und dann auf das rote Dreieck und dann auf „Bedingte Vorhersagen“ klicken, um zu sehen, wie die Reaktion je nach festen und zufälligen Effekten variiert.
Ich empfehle Ihnen, mehr über die Unterschiede zwischen festen und zufälligen Effekten zu lesen, da dies Ihnen helfen wird, zu verstehen, wie sich diese auf das Modell, den Unterschied in der Effektschätzung und die Vorhersagegleichung auswirken, die Sie sehen möchten.
Betreff: Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenVielen Dank für Ihre Antwort, Victor.
Ich habe versucht, die Auswirkung von Zufalls- und Festeffekten auf die Regressionsgleichung zu verstehen.
Außerdem bin ich etwas verwirrt darüber, ob meine Faktoren fest oder zufällig sind.
Meine Entwurfsvariable hätte jeder Wert zwischen 2 und 7 sein können (und für andere Faktoren habe ich auch 2, 4,5 und 7 gewählt).
Ich hätte auch andere Level wählen können. Kann das also als Zufallseffekt angesehen werden?
Und wenn wir einen Faktor mit Zufallseffekt haben, können wir dann keine Vorhersagegleichung haben?
Deine Hilfe wird hoch geschätzt.
Betreff: Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenHallo @VarunK ,
Feste Effekte haben einen Einfluss auf den Mittelwert (Achsenabschnitt), wohingegen zufällige Effekte einen Einfluss auf den Zufallsfehler (Varianz) haben.
Sie können diesen Abschnitt lesen, um mehr darüber zu erfahren Zufallseffektmodelle.
Beispiel für die Schätzung zufälliger Effektparameter (jmp.com)
Die von Ihnen für Ihren Faktor gewählten Stufen bedeuten nicht, dass es sich um einen zufälligen oder festen Effekt handelt. Es hängt von dem Modell ab, das Sie a priori angenommen haben:
- Wenn Sie angenommene Haupteffekte (und mögliche Wechselwirkungen zwischen zwei Faktoren) haben, benötigen Sie nur zwei Ebenen, um diese Effektkoeffizienten abzuschätzen.
- Wenn Sie auch vermeintliche quadratische Effekte haben, benötigen Sie 3 Ebenen, um die mögliche Krümmung abzuschätzen.
Ich schlage vor, die JMP-Hilfedokumentation über gemischte Modelle und zufällige Effekte, das Blockieren in DoE zu lesen und in dieser Community zu suchen, um mehr darüber zu erfahren.
Betreff: Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenDanke, Victor:
Es tut mir leid, dass ich die Frage nicht klar genug gestellt habe.
Ich kenne die Level, aber mit meiner Aussage „ Meine Entwurfsvariable hätte ein beliebiger Wert zwischen 2 und 7 sein können (und das Gleiche gilt für andere Faktoren), ich habe 2, 4,5 und 7 gewählt. „Ich meinte, ich hätte 3,5,7 oder 2,4,6 usw. wählen können.
Ich weiß, dass es nach Möglichkeit „Min“, „Max“ und „Mitte“ für drei Ebenen sein sollte (Grenzen des Faktordesignraums), aber wenn ich es als eine allgemeinere Aussage betrachte und sage, dass meine Faktorebenen einen weiten Bereich haben (sagen wir 1-100) und ich Wählen Sie 5,25,45 oder 30,60,90 oder eine andere Kombination. Wird diese als zufällig oder fest angesehen?
Nochmals vielen Dank für Ihre Zeit.
Betreff: Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenEinige Klarstellungen zu den Ebenen: Sie haben zwar die Möglichkeit, die Ebenen in Ihrem Design manuell zu ändern, aber diese manuelle Änderung wird sicherlich zu einem weniger optimalen Design führen.
Die Auswahl der Ebenen hängt von den Faktorentypen, -bereichen und dem angenommenen Modell ab: Für Haupteffekte und Wechselwirkungen benötigen Sie beispielsweise nur die Mindest- und Höchstwerte Ihrer kontinuierlichen Faktorbereiche. Wenn Sie quadratische Effekte benötigen, benötigen Sie einen Mittelpunkt zur Schätzung der Krümmung usw.
Die Tatsache, dass es im Bereich eines kontinuierlichen Faktors unendlich viele mögliche Werte gibt, macht ihn nicht fest oder zufällig.
Kurz gesagt: Wenn dieser Faktor den Antwortmittelwert verändern kann und auf reproduzierbare Weise geändert/wiederholt werden kann, handelt es sich um einen festen Effekt (unabhängig von den im Design verwendeten Ebenen).
Wenn dieser Faktor die Antwortvarianz berücksichtigen muss (unterschiedliche Variabilität der Antwort für verschiedene Betreiber, Geräte, Grundstücke usw.) und nur eine Teilmenge/Stichprobe möglicher Werte aus einer Grundgesamtheit darstellen muss, dann kann dieser Faktor dies tun als Zufallseffekt betrachtet werden.
Es ist eine sehr grobe Zusammenfassung, aber hoffentlich verstehen Sie den Unterschied und erstellen ein sinnvolleres/vernünftigeres Modell.
Ich hoffe, das klärt das Thema ein wenig.
Betreff: Vorhersagegleichung für zufällig ausgewählte FaktorenVielen Dank, Victor, dass du mich betreut hast.
Dies hat mir geholfen zu verstehen, was ein fester Faktor und ein Zufallsfaktor ist.
Beste grüße,
Varun Katiyar
