大家好，
一位使用 JMP 教授 DOE 的教授正在使用《混合实验：混合数据的设计、模型和分析》一书。来自威利出版社。 他正在尝试复制书中的输出和分析。
我已在此处附上数据集。
请指教
谢谢
穆拉利
我认为他是在询问回归中参数估计之间的相关性。 我为“拟合模型”启动对话框和“拟合最小二乘法”平台添加了一个表脚本。 单击顶部的红色三角形并选择估计值 > 估计值的相关性。
我们通常不会询问组件之间的相关性。
请参阅附上的我修改的数据表。
请注意，您还可以打开实验的数据表，然后选择 DOE > 设计诊断 > 评估设计。 该命令将产生设计诊断，包括估计之间的相关性。
(11/10/23) 我联系 Ryan Lekivetz 检查我的解释。 他提供了一个脚本，演示了定制设计中的设计评估部分中报告的相关性与拟合最小二乘中的估计相关性表之间的差异。 前者报告模型矩阵中各列之间的成对相关性。 后者考虑到回归程序。
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 ) );
多谢@马克贝利。
教授对实际的 (X'X)-1 sigma^2 矩阵感兴趣。 我认为JMP（教授也这么认为）对X'X矩阵有规定，但需要反转。
请指教
谢谢
穆拉利
