혼합 DoE 모델의 코딩 및 절편안녕하세요 커뮤니티,
기본 L PseudoComponent Coding이 활성화된 경우(기본 조건) Mixture DoE에 대해 발견된 모델에 관한 질문이 있습니다.
이것이 활성화되면 내 주요 효과는 아래 그림과 같이 이상한 형태를 갖습니다.
나는 보기가 더 깨끗하고 기름, 물, 식초(비율이 아닌)만 있는 것을 선호합니다. 시각적 미학적 선호 외에도 나를 더욱 혼란스럽게 만드는 것이 있습니다. 이 경우의 방정식을 내보내고 단순화하면 다음과 같습니다.
녹색 원 안의 숫자는 제가 보기에 절편처럼 보이며 혼합형 모델에서는 일반적으로 절편이 없습니다.
첫 번째 질문은 다음과 같습니다. 좀 더 시각적으로 미적인 모델을 원한다면 L PseudoComponent 코딩을 선택 취소하면 됩니다. 그러나 그렇게 하면 어떤 위험이 있습니까?
두 번째 질문은: 이 혼합 사례에서 내 모델에 절편이 나타나는 이유는 무엇입니까?
감사합니다,
줄리안
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링실험 설계Re: 혼합 DoE 모델의 코딩 및 절편모델과 관련하여 적합 모델을 실행할 때 "절편 없음" 상자를 선택했습니까?
Re: 혼합 DoE 모델의 코딩 및 절편의사 성분 코딩은 모델 항 간의 상관 관계를 낮추는 데 사용됩니다. 이 기능을 끄는 경우의 "위험"은 매개변수 추정치의 분산이 인플레이션되는 상관 관계를 증가시킬 가능성이 있다는 것입니다. 이로 인해 용어가 중요하지 않은 것으로 잘못 선언될 수 있습니다. 그러나 혼합 모델을 예측용으로만 사용하는 경우(대부분의 사람들이 혼합 모델을 사용하는 이유) 의사성분 코딩을 꺼도 실제로 위험이 없습니다.
질문 #2의 경우 혼합 모델에는 실제로 절편이 있지만 각 주 효과에 통합되어 있습니다. 명시적으로 추정할 수는 없습니다. 실제로 이 절편을 각 주효과 매개변수에 추가하면 진정한 Scheffe 모델 주효과 매개변수를 갖게 됩니다. 절편은 실제로 추정되지 않으며 의사 구성 요소 코딩에 필요한 규모 변경의 인공물일 뿐입니다.
Re: 혼합 DoE 모델의 코딩 및 절편@statman 답변 감사드립니다.
예, 해당 옵션을 확인했습니다.
Re: 혼합 DoE 모델의 코딩 및 절편어떤 사람들은 설계된 실험에서 어떤 효과가 중요한지 이해하고 싶어합니다. 따라서 그들은 모델의 예측 능력에는 관심이 없으며 어떤 용어가 통계적으로 유의미한지만 고려합니다. 나는 개인적으로 일반적으로 혼합 실험에서 효과의 중요성에 관심이 없습니다. 그러나 일부 교차항은 실제로 곡률을 모델링하므로 곡률이 중요한지 여부를 확인하기 위한 통계 테스트 결과에 관심이 있을 수 있습니다. 의사 구성 요소 코딩을 끄면 곡률이 중요하지 않다고 믿을 수도 있지만 실제로는 중요합니다. 증가된 분산은 해당 곡률 항의 중요성을 "숨길" 수 있습니다. 따라서 매개변수와 관련된 통계 테스트에 관심이 있는 경우 의사성분 코딩은 매개변수 추정의 분산을 줄이는 데 도움이 됩니다. 그러나 예측은 변경되지 않습니다. 그렇기 때문에 의사 구성요소 코딩이 종종 권장됩니다. 이는 해를 끼치지 않고 도움만 줄 수 있습니다.
이제 신비한 요격에 대한 두 번째 부분입니다. 의사 구성요소 코딩을 끈 경우에는 인터셉트가 없어야 합니다. 나는 당신이 실제로 혼합 모델에 적합하지 않다고 생각합니다. 이를 확인하려면 모델 출력에서 빨간색 삼각형으로 이동하여 회귀 보고서 > 분산 분석으로 이동하세요. 분산 분석표를 살펴보세요. 해당 테이블의 맨 아래에는 다음과 같이 "축소된 모델에 대해 테스트됨: Y=평균"이라는 메시지가 있어야 합니다.
이는 Scheffe 모델을 적합하고 있음을 나타냅니다. "축소된 모델에 대해 테스트됨: Y=0"이라고 표시되면 Scheffe 모델에 적합하지 않은 것입니다. 표에 혼합물 성분의 합이 정확히 1이 되지 않는 일부 행이 있을 가능성이 높습니다.
실제로 Scheffe 혼합 모델을 적합하고 여전히 절편을 얻고 있는 경우 테이블이나 최소한 전체 모델 출력을 게시할 수 있습니까? 의사 구성요소가 사용되지 않을 때 인터셉트를 해서는 안 되기 때문에 올바르지 않은 일이 진행되고 있습니다.
Re: 혼합 DoE 모델의 코딩 및 절편답변해 주신 @Dan_Obermiller 에게 감사드립니다.
실제로 의사 구성 요소 코딩을 끄면 VIF 값이 증가하는 것을 확인했습니다.
첫 번째 단락에서 저를 혼란스럽게 하는 것이 있습니다. 예측을 시도하는 것 외에 모델을 사용할 수 있는 다른 용도는 무엇입니까? 귀하의 답변에서 예측을 위해 의사 구성 요소 코딩을 끄는 데 위험이 없다고 말하기 때문에 이것을 묻는 것입니다. 실제로 이 기능을 끄면 위험할 수 있는 경우는 무엇입니까?
답변의 두 번째 부분에 관해서. 방정식에서 이 명백한 "절편"은 의사 구성 요소 코딩이 켜져 있거나 꺼져 있는 것으로 나타납니다. 따라서 의사 구성 요소 코딩이 꺼져 있을 때도 나타나기 때문에 이것이 규모 변경의 인공물일 뿐인지 확실하지 않습니다. 뭔가 빠졌나요? 아니면 내가 당신의 요점을 잘 이해하지 못했습니까?
