混合 DoE モデルでのコーディングとインターセプトコミュニティさん、こんにちは。
デフォルトの L PseudoComponentcoding が有効になっている場合 (デフォルトの条件)、Mixture DoE で見つかったモデルについて質問があります。
これを有効にすると、メインエフェクトは下の図のような奇妙な形になります。
私は、油、水、酢だけ（比率の形ではない）をより明確に表示することを好みます。見た目の美しさの好みとは別に、私をさらに混乱させることがあります。この場合の方程式をエクスポートして簡略化すると、次のようになります。
緑の円内の数字は切片のように思えますが、混合 doe では、モデルには通常切片がありません。
私の最初の質問は次のとおりです。より視覚的に美しいモデルが必要な場合は、L PseudoComponent コーディングのチェックを外せばよいことはわかっています。しかし、そうすることにはどんな危険があるのでしょうか?
2 番目の質問は、この混合ケースでモデルに切片が表示されるのはなぜですか?
ありがとう、
ジュリアン
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング実験計画法Re: 混合 DoE モデルでのコーディングとインターセプトモデルに関して、近似モデルを実行するときに「切片なし」ボックスにチェックを入れましたか?
Re: 混合 DoE モデルでのコーディングとインターセプト疑似コンポーネントコーディングは、モデル項間の相関を下げるために使用されます。これをオフにすることの「危険性」は、相関関係が増大し、パラメーター推定値の分散の増大につながる可能性があることです。これにより、用語が重要ではないと誤って宣言される可能性があります。しかし、混合モデルを予測のみに使用している場合 (ほとんどの人が混合モデルを使用しているのはこのためです)、疑似コンポーネントのコーディングをオフにしても危険はありません。
ご質問 #2 に関しては、混合モデルには実際には切片がありますが、それは各主効果に組み込まれています。明確に推定することはできません。実際、この切片を各主効果パラメータに追加すると、真のシェッフェ モデルの主効果パラメータが得られます。切片は実際には推定されず、擬似コンポーネントのコーディングに必要なスケール変更のアーチファクトにすぎません。
Re: 混合 DoE モデルでのコーディングとインターセプト@statman、ご回答ありがとうございます。
はい、そのオプションにチェックを入れました。
Re: 混合 DoE モデルにおけるコーディングと切片計画された実験からどのような効果が重要であるかを理解したいと思う人もいます。そのため、モデルの予測能力には関心がなく、どの項が統計的に重要であるかだけを気にします。私は個人的に、混合実験での効果の重要性については通常気にしません。ただし、交差項の一部は実際には曲率をモデル化しているため、曲率が重要であるかどうかを判断するための統計テストの結果に興味があるかもしれません。疑似コンポーネント コーディングをオフにした場合、曲率は重要ではないと信じてしまう可能性がありますが、実際には重要です。分散の増加により、その曲率項の重要性が「隠される」可能性があります。したがって、パラメーターに関連する統計テストに興味がある場合は、疑似コンポーネント コーディングが役立ちます。パラメーター推定値の分散が削減されるためです。ただし、予測は変更されません。疑似コンポーネント コーディングが推奨されることが多いのはそのためです。疑似コンポーネント コーディングは害がなく、役立つだけです。
さて、謎の切片に関する 2 番目の部分です。疑似コンポーネント コーディングをオフにしている場合は、切片は発生しないはずです。実際には混合モデルに適合していないと推測します。これを確認するには、モデル出力で赤い三角形に移動し、[回帰レポート] > [分散分析] に移動します。分散分析テーブルを確認します。そのテーブルの下部に、次のように「縮小モデルに対してテスト済み: Y = 平均」というメッセージが表示されます。
これは、Scheffe モデルを適合していることを示します。「縮小モデルに対してテスト済み: Y=0」と表示されている場合、Scheffe モデルを適合していません。おそらく、混合コンポーネントの合計が正確に 1 にならない行がテーブル内に存在すると考えられます。
本当に Scheffe 混合モデルをフィッティングしていて、それでも切片が得られる場合は、表または少なくとも完全なモデル出力を投稿していただけますか? 疑似コンポーネントが使用されていない場合は切片が得られないはずなので、何か他の正しくない問題が発生しています。
Re: 混合 DoE モデルにおけるコーディングと切片@Dan_Obermillerさん、ご回答ありがとうございます。
確かに、擬似コンポーネント コーディングをオフにすると VIF 値が増加することがわかりました。
最初の段落で、私を混乱させるものがあります。予測を試みる以外に、モデルを他に何に使用できるのでしょうか? 回答の中で、予測の場合、疑似コンポーネント コーディングをオフにしても危険はない、と述べているため、この質問をしています。実際にこれをオフにすると危険があるケースとはどのような場合でしょうか?
あなたの回答の 2 番目の部分に関して。方程式のこの明らかな「切片」は、疑似コンポーネント コーディングがオンかオフかに関係なく現れることを明確にできます。したがって、疑似コンポーネント コーディングがオフのときにも現れるため、これが単にスケールの変更によるアーティファクトであるかどうかはわかりません。何か見落としているのでしょうか。それとも、あなたのポイントをあまりよく理解していないのでしょうか。
