DOE コードとコード化されていない因子レベルこんにちは：
コードレベルとコード化されていないレベルの因子を含む DOE について質問があります。
3 つの要素があると仮定します。 各因子はカテゴリ変数ではなく連続的です。 各レベルの実際の値、つまり 150、250、350 を使用するべきでしょうか、それともコード化された値、つまり -1、0、1 を使用すべきでしょうか? 選ばれた理由は何ですか？ 他の因子には、大きさに大きな違いがあるレベル (つまり 2.4e-16) が含まれています。 2.4e-17、2.4e-18、24e6、28.8e6。
心から、
TK
Re: DOE コードとコード化されていない因子レベル実験を計画するときに、実際の値を入力して係数範囲を指定します。 範囲はかなり広いと想定されており、大きな効果を生み出すのに十分です。 これらのレベルは、実行する計画行列 D の列に表示されます。 回帰分析では通常、モデル行列 X を作成する前に因子水準をコード化します。これにより、D 行列の列 (実行した内容) が推定列 (知りたい内容) に拡張されます。 コーディングは分析にいくつかのメリットをもたらします。
- パラメータの推定値は比較可能であり、関連するスケール (単位) には依存しません。
- パラメータの推定値は解釈可能です。 実際の値で推定した切片は、すべての因子がゼロの場合の応答です。 それはどういう意味ですか？ コーディングでは、切片は設計の原点 (中心) での平均応答になります。 他のパラメータは依然として係数の 1 単位の変化に対する応答の変化を表しますが、コード化空間では 1 単位の変化は範囲の半分です。 推定値を 2 倍にすると、それが因子の全範囲にわたる応答の変化となります。
- パラメータ推定値には相関がないか、相関がほとんどありません。 これにより、有意性検定の検出力が節約されます。
Re: DOE コードとコード化されていない因子レベルこの概念の説明を手伝ってくれた Mark に感謝します。 回帰モデル表に新しい列「Uncoded Estimates」が追加されました。 これらのコード化されていない推定値がどのように決定されるかを示していただけますか? これらは、完全な回帰モデル式を表示する [パラメーター式] ウィンドウでは使用されないようです。
Re: DOE コードとコード化されていない因子レベル「コード化されていない見積もり」列はどこにありますか? どうやって出現させたのですか？
最初にコーディング列プロパティを削除し、モデルを再度実行することで、これらの推定値を一致させることができるはずです。 以下は、サンプル データ フォルダー内のストレッチ データに基づいた図です。 デフォルトで生成されるコード化された推定値は次のとおりです。
以下は、Coding 列プロパティを削除した後の推定値です。
(因子は依然として中央に配置されていますが、スケーリングされていないことに注意してください。)
