Cómo dibujar un mapa de calor para visualizar el efecto principal y el efecto cuadrático que se encuentran en el diseño de detección definitivoHola comunidad JMP,
Estoy usando DSD para encontrar el efecto principal y el efecto cuadrático entre mis factores. Específicamente, mis respuestas son múltiples parámetros numéricos y mis entradas de factores incluyen valores tanto numéricos como categóricos. Ahora, he realizado los experimentos y los he introducido en el modelo. Debido a que estoy interesado en los efectos de todos estos factores en mis múltiples respuestas simultáneamente, estoy usando el gráfico del perfilador de predicción para visualizar los resultados del modelado asignando diferentes niveles de importancia a cada respuesta. (ver anexo 1). Y el modelo predice con éxito las mejores combinaciones de factores que generarían los perfiles de respuesta ideales según mi nivel de importancia definido.
Pero además de este generador de perfiles de predicción, ¿existe otra forma de dibujar un mapa de montón para mostrar los coeficientes de regresión de los efectos de los factores principales y cuadráticos para cada respuesta? (como la imagen que adjunto aquí). Para poder investigar qué efecto es más importante para mi respuesta.
Diseño de experimentosRe: Cómo dibujar un mapa de calor para visualizar el efecto principal y el efecto cuadrático encontrados en el diseño de detección definitivoPuede utilizar Graph Builder para producir el mapa de calor.A continuación se muestra un ejemplo sencillo que utiliza la tabla de datos de Big Class.Pero muestra 2 columnas categóricas que se utilizan como ejes X e Y y una numérica como columna de Color, que le brindan el mapa de calor deseado.
Re: Cómo dibujar un mapa de calor para visualizar el efecto principal y el efecto cuadrático encontrados en el diseño de detección definitivoHola @elsie24 ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
- Una opción posible sin trabajo manual es mejorar tu Profiler coloreando tus factores en una escala roja dependiendo de su importancia para cada respuesta.
Para hacer esto, haga clic en el triángulo rojo al lado de "Perfilador de predicciones", haga clic en "Evaluar la importancia de las variables" y luego elija una opción relevante para usted. Para experimentos diseñados sin restricciones (como en el caso de un DSD), las "entradas uniformes independientes" son una opción relevante. Ahora está presente un nuevo panel "Importancia variable: entradas uniformes independientes", y si hace clic en el triángulo rojo al lado, encontrará la opción "Colorizar perfilador". Al hacer clic en él, tus factores en el Profiler estarán en tonos rojos (cuanto más rojo, mayor será la importancia del factor en la respuesta):
- Una segunda opción para que coincida con la instantánea proporcionada requeriría trabajo manual.
Primero, debe crear una tabla con todos los coeficientes de los términos activos en el modelo para cada respuesta; Puede hacerlo haciendo clic derecho en "Estimaciones de parámetros" y luego haciendo clic en "Crear tabla de datos combinada". Se crea una nueva tabla de datos con toda la información necesaria para usar en GraphBuilder.
Si usa la columna "Y" como Y en Graphbuilder, la columna "Término" como X y "Estimación" como propiedad Color, y luego usa un estilo de gráfico Heatmap, terminará con algo similar a lo que esperaba:
Utilicé el filtro de datos local para eliminar la estimación de la intersección del mapa de calor, ya que sus valores son muy altos en comparación con otros coeficientes, por lo que puede sesgar los colores utilizados y hacer que todos los términos sean similares en comparación con los términos de la intersección.
Espero que esta respuesta te ayude,
Re: Cómo dibujar un mapa de calor para visualizar el efecto principal y el efecto cuadrático encontrados en el diseño de detección definitivo@Victor_G ¡Gracias por tu explicación detallada! Estoy trabajando en tu segundo método. Sin embargo, para investigar solo el "efecto principal" y el "efecto cuadrático", tengo que usar "Ajustar modelo", "Mínimos cuadrados estándar" y luego construir manualmente los efectos del modelo. Sin embargo, los modelos generados solo enumeran parámetros estadísticos, como relación t, valor P, etc. (ver archivo adjunto), pero sin coeficientes de regresión. ¿Cómo debería obtener este parámetro también para poder dibujar exactamente el mismo mapa de calor que adjunté anteriormente? Muchas gracias~
Re: Cómo dibujar un mapa de calor para visualizar el efecto principal y el efecto cuadrático encontrados en el diseño de detección definitivoHola @elsie24 ,
Tiene acceso a los coeficientes de regresión, estos son los valores enumerados en la columna "estimaciones" de su instantánea. Si tiene efectos categóricos, también puede considerar el uso de "Estimaciones ampliadas" para tener los coeficientes de regresión para todos los niveles de sus factores categóricos (triángulo rojo junto al ajuste de su modelo de respuesta, luego "Estimaciones" y haga clic en "Estimaciones ampliadas ").
Re: Cómo dibujar un mapa de calor para visualizar el efecto principal y el efecto cuadrático encontrados en el diseño de detección definitivo¡Gracias de nuevo! ¡Realmente aprecio tu respuesta!
