こんにちは、チームです。
JMP を使用して DOE を教えている教授の 1 人は、「混合物による実験: 混合物データの設計、モデル、分析」という本を使用しています。ワイリー出版より。 彼は、この本の出力と分析を再現しようとしています。
ここにデータセットを添付しました。
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彼は回帰におけるパラメータ推定値間の相関関係を求めているのだと思います。 [モデルの適合] 起動ダイアログと最小二乗適合プラットフォーム用のテーブル スクリプトを追加しました。 上部の赤い三角形をクリックし、[推定] > [推定の相関] を選択します。
私たちは通常、コンポーネント間の相関関係について尋ねることはありません。
私が変更した添付のデータ表を参照してください。
実験のデータ テーブルを開いて、[実験計画] > [計画診断] > [計画の評価] を選択することもできることに注意してください。 このコマンドは、推定値間の相関関係を含む設計診断を生成します。
(11/10/23) 私は説明を確認するために Ryan Lekivetz に連絡を取りました。 彼は、カスタム設計の設計評価セクションで報告される相関と、最小二乗法での推定値の相関テーブルとの違いを示すスクリプトを提供しました。 前者は、モデル行列内の列間のペアごとの相関を報告します。 後者では、次のことが考慮されます。回帰手順。
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 ) );
どうもありがとう@Mark_Bailey 。
教授は実際の (X'X)-1 sigma^2 行列に興味を持っていました。 JMP (教授も同じことを考えています) には X'X 行列の規定があると思いますが、これを反転する必要があります。
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