ランダムに選択された因子の予測式こんにちは：
因子が 3 つあり、そのうち 2 つは 3 レベル因子で、1 つは 2 レベルです。 3 つの要素はすべて連続的です。
因子を分析する際に、3 つの因子すべてに対して変量効果をオンにしました。 以下に分析のスクリーンショットを貼り付けました。 これを踏まえて、以下のような質問があります。
Q1) 固定効果分析で一般的に行うように、モデルから変数を削除するにはどうすればよいですか? 変数を削除する必要があるたびに、分析を最初から実行する必要がありますか?
Q2) これに対する回帰式の作り方は、切片に BLUP 項 (ランダム効果予測) を加算または減算するだけでよいでしょうか。
ご協力をよろしくお願いいたします。
実験計画法Re: ランダムに選択された因子の予測式助けていただければ幸いです。
Re: ランダムに選択された因子の予測式こんにちは@VarunK 、
なぜすべての連続因子を変量効果として切り替えたのか理解できません。
固定効果かランダム効果かの決定は、これらの要因をどのように考慮するかに応じて分析前にわかります。多くの場合、カテゴリ要因 (マシン A、B、C またはオペレーター 1、2、3...) またはブロッキングの場合に当てはまります。因子 (プロット全体 1、2、3、およびサブプロット 1、2、3、曜日など)。
この議論は、要因をどのように扱うべきかを理解するのに役立つかもしれません。 https://community.jmp.com/t5/Discussions/Random-vs-Fixed-Blocking-Factor-in-DOE/mp/461743/highlight/true#M70664
混合モデルに関する JMP ヘルプも次の点に役立ちます。 https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/mixed-models-and-random-effect-models.shtml
質問に答えるには:
- 混合モデルから項を自動的に削除する方法はありませんが、固定効果とランダム効果を備えた標準最小二乗モデルを使用して、固定効果を削除できます (すべての効果を追加してから、ランダムにする必要がある効果を選択します)。 「属性」をクリックし、「ランダム効果」を選択します。
それ以外の場合は、まず完全なモデルを想定して混合モデルを起動する必要があり、その結果 (モデル内の項の個々の p 値、モデルの情報基準 AICc と BIC、RMSE など) に応じて、 [モデルのフィット] 起動ダイアログ パネルでいくつかの項を削除して、同じプラットフォームで洗練されたモデルを起動します。
- 切片は固定効果としてのみ存在するため、方程式には切片のみが表示されます。 ただし、プロファイラーを表示して赤い三角形をクリックし、[条件付き予測] をクリックすると、固定効果とランダム効果に応じて応答がどのように変化するかを確認できます。
固定効果と変量効果の違いについて詳しく読むことをお勧めします。固定効果と変量効果がモデルにどのような影響を与えるか、効果の推定の違い、確認したい予測式を理解するのに役立ちます。
Re: ランダムに選択された因子の予測式ご返信ありがとうございます、ビクターさん。
私は回帰式に対するランダム効果と固定効果の影響を理解しようとしていました。
また、因子が固定されるかランダムになるかについても少し混乱しています。
私の設計変数は 2 ～ 7 の間の任意の値にすることができました (他の因子についても同様に) が、2、4.5、および 7 を選択しました。
他のレベルも選択できたはずですが、これはランダムな効果とみなしてよいでしょうか?
また、変量効果のある因子がある場合、予測方程式を作成できないのでしょうか?
ご協力をよろしくお願いいたします。
Re: ランダムに選択された因子の予測式こんにちは@VarunK 、
固定効果は平均 (切片) に影響を与えますが、変量効果はランダム誤差 (分散) に影響を与えます。
詳細については、このセクションをお読みください。ランダム効果モデル。
ランダム効果パラメータの推定例 (jmp.com)
因子に対して選択したレベルは、それがランダムまたは固定効果であることを意味するものではありません。 それはあなたが事前に想定していたモデルに依存します:
- 想定される主効果 (および考えられる 2 因子の交互作用) がある場合、これらの効果係数を推定するために必要なのは 2 水準だけです。
- 二次効果も想定されている場合、考えられる曲率を推定するには 3 つのレベルが必要です。
混合モデルとランダム効果、DoE でのブロックに関する JMP ヘルプ ドキュメントを読むことをお勧めします。また、このコミュニティで検索すると、詳細を学ぶことができます。
Re: ランダムに選択された因子の予測式ありがとう、ビクター：
質問が十分に明確でなくて申し訳ありません。
レベルについては知っていますが、私の発言では「私の設計変数は 2 ～ 7 の間の任意の値にすることができました (他の因子についても同様に) が、2、4.5、および 7 を選択しました。 「私が言いたかったのは、3、5、7 または 2、4、6 などを選択できたということです。
可能であれば、3 つのレベル (因子設計空間の制限) の最小値、最大値、中心であるべきであることはわかっていますが、これをより一般化したステートメントとして考えて、因子レベルの範囲が広い (たとえば 1 ～ 100) とすると、 5、25、45、30、60、90、またはその他の組み合わせを選択すると、ランダムと見なされますか、固定と見なされますか。
改めて、お時間をいただきありがとうございました。
Re: ランダムに選択された因子の予測式レベルに関するいくつかの説明: 設計内でレベルを手動で変更する可能性はありますが、この手動変更により最適な設計が得られることは確実です。
レベルの選択は、因子のタイプ、範囲、および想定されるモデルに応じて選択されます。たとえば、主効果と交互作用の場合は、連続因子範囲の最小値と最大値のみが必要です。 二次効果が必要な場合は、曲率などを推定するための中点が必要です。
連続因子の範囲内に無限の数の可能な値があるという事実は、それを固定またはランダムにするわけではありません。
簡単に言えば、この要因が応答平均を変更する可能性があり、再現可能な方法で変更/反復できる場合、それは固定効果です (計画で使用されるレベルに関係なく)。
この係数が応答の分散 (さまざまなオペレーター、機器、土地区画などに対する応答のさまざまな変動) を考慮する必要があり、母集団からの考えられる値のサブセット/サンプルのみを表す場合、この係数は次のようになります。ランダム効果とみなされます。
非常に大まかな要約ですが、違いを理解して、より合理的/合理的なモデルを作成していただければ幸いです。
これでトピックが少し明確になることを願っています。
Re: ランダムに選択された因子の予測式ビクターさん、指導してくれてありがとう。
これは、固定係数とランダム係数とは何かを理解するのに役立ちました。
よろしくお願いします、
ヴァルン・カティヤル
