JMP コミュニティの皆様
現在、2 つの実験ブロックに基づいて DoE モデルをセットアップしています。
最初のブロックは、7 つの因子からの主効果と二次効果を含む 22 回の実行を含むカスタム DoE 設計でした。 2 番目のブロックは、主効果、二次効果、および 16 回の実行によるすべての可能な 2 因子交互作用を含む拡張計画でした (合計 38 回の実行が 2 つのブロックに分かれています)。
2 番目のブロックでは、因子のうち 2 つについて因子水準が最初のブロックよりも広くなっています。
さらに、発生する可能性が低いと評価された 7 つの 2 因子交互作用は、モデル ダイアログで「可能であれば」に設定されました。 他のすべての要素は「必要」に維持されました。
通常、「実行」をクリックして設計からのモデル効果のみを考慮してフィットモデルプラットフォームを使用してモデルを設定し（特性：標準最小二乗法、強調：効果スクリーニング）、有意でないモデル効果を手動で削除します。モデル。
次のような状況が発生しました。場合によっては、「モデルにエフェクトがありません」というエラー メッセージが表示されることがあります。
AICc または BIC のいずれかを使用した順方向による段階的な評価 (性格: 段階的) は、両方とも大きな効果を持つモデルを生成します。
あなたへの私たちの質問は次のとおりです
- 段階的モデルでは「可能であれば」評価はどのような形式で考慮されますか? 以前に「可能であれば」と評価されていた重要な効果が見られた場合、それは設計の力がそれを解明するのに十分であったことを意味します。 しかし、「可能であれば」の効果が見られない場合、それが考慮されたことはどこから分かるのでしょうか?
- 段階的な方法が機能しているのに、手動の方法では問題が報告される理由は何ですか?
- BIC 基準は AICc 基準よりもはるかに大きなモデルを生成していますが、はるかに小さな AICc モデルを信頼する理由は何でしょうか?
皆様、今後ともよろしくお願いいたします。
クローディアとアンドレアス
