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Come ottenere la matrice di varianza-covarianza nell'analisi di Mixture Design (regressione) dopo che è stata completata?

Ciao gruppo,

Uno dei professori che insegna DOE utilizzando JMP sta utilizzando il libro Experiments with Mixtures: Designs, Models and Analysis of Mixture data. dalla pubblicazione Wiley. Sta cercando di replicare l'output e l'analisi del libro.

Ho allegato il set di dati qui.

Per favore consiglio

Grazie

Murali

Ri: Come ottenere la matrice di varianza-covarianza nell'analisi (regressione) della progettazione della miscela dopo che è stata completata?

Presumo che stia chiedendo le correlazioni tra le stime dei parametri nella regressione. Ho aggiunto uno script di tabella per la finestra di dialogo di avvio Stima modello e la piattaforma Stima dei minimi quadrati. Fai clic sul triangolo rosso in alto e seleziona Stime > Correlazione delle stime.

Di solito non chiediamo informazioni sulle correlazioni tra i componenti.

Vedi la tabella dati allegata che ho modificato.

Tieni presente che puoi anche aprire la tabella dati per l'esperimento e quindi selezionare DOE > Diagnostica progettazione > Valuta progettazione. Questo comando produrrà la diagnostica del progetto, comprese le correlazioni tra le stime.

(23/11/23) Ho contattato Ryan Lekivetz per verificare la mia spiegazione. Ha fornito uno script che dimostra la differenza tra le correlazioni riportate nella sezione Valutazione del progetto in Progettazione personalizzata e la tabella Correlazione delle stime in Adatta ai minimi quadrati. Il primo riporta le correlazioni a coppie tra le colonne nella matrice del modello. Quest'ultimo tiene conto del procedura di regressione .

Names Default To Here( 1 );

// use the open data table for example
xmat = Current Data Table() << Get As Matrix;

// make another empty, conforming matrix
xmatint = Matrix( N Row( xmat ), 6 );

// copy factor levels
xmatint[0, 1 :: 3] = xmat[0, 1 :: 3];

// create cross terms
xmatint[0, 4] = xmat[0, 1] :*</img> xmat[0, 2];
xmatint[0, 5] = xmat[0, 1] :*</img> xmat[0, 3];
xmatint[0, 6] = xmat[0, 2] :*</img> xmat[0, 3];


//evaluate design version (Color Map on Correlations)
Show( Correlation( xmatint ) );

//Fit Model version
V = Sqrt( Diag( Inverse( Transpose( xmatint ) * xmatint ) ) );
Show( Inverse( V ) * Inverse( Transpose( xmatint ) * xmatint ) * Inverse( V ) );

 

Ri: Come ottenere la matrice di varianza-covarianza nell'analisi (regressione) della progettazione della miscela dopo che è stata completata?

Molte grazie @Mark_Bailey .

Il professore era interessato alla matrice reale (X'X)-1 sigma^2. Penso che JMP (anche il professore la pensa allo stesso modo) abbia disposizioni per la matrice X'X che tuttavia deve essere invertita.

Per favore consiglio

 

Grazie

murale