Warum ändert sich das Vorzeichen des erwarteten Koeffizienten einer kategorialen Variablen?Ich suche nach einer detaillierteren Erklärung, warum der erwartete Koeffizient das Vorzeichen zwischen Teilmengen eines mehrstufigen kategorialen Faktors in der DOE-Plattform ändert.
Aus der JMP-Hilfe: Evaluate Design Options (jmp.com)
Ich verstehe, warum Faktoruntermengen für eine kategoriale Variable mit 3 oder mehr Ebenen erstellt werden müssen, und würde erwarten, dass im Hintergrund der DOE-Plattform eine Tabelle wie die folgende abläuft. Diese Tabelle stammt von hier: FAQ: Wie interpretiere ich die Koeffizienten einer effektkodierten Variable, die an einer Interaktion in einem Regressionsmodell beteiligt ist? (ucla.edu)
Wenn ich jedoch einen Entwurf mit einer dreistufigen Cat-Variablen erstelle, ist der folgende Ausschnitt die Leistungstabelle, die ich erhalte. Warum ist der erwartete Koeffizient „X1 2“ auf -1 gesetzt, wenn ich doch erwarten würde, dass „L3“ von beide Teilmengen? Vielleicht verstehe ich die Konstruktion von „X1 1“ und „X1 2“ falsch?
VersuchsplanungBetreff: Warum ändert der erwartete Koeffizient der kategorialen Variable das Vorzeichen?Hallo @V1N0V3R1T4S ,
Die erwarteten Koeffizienten werden durch die Angabe von Delta (Standard = 2) generiert. Dies ist die gewünschte Differenz, die Sie in der Antwort aufgrund des Wechsels vom niedrigen zum hohen Niveau (kontinuierliche Faktoren) oder zwischen Kategorien (kategorialer Faktor) erkennen möchten. JMP legt die Koeffizienten für kategoriale Faktoren abwechselnd als +/- Delta/2 fest, da dies sicherstellt, dass beim Wechsel zwischen den Kategorien des kategorialen Faktors die Differenz in der mittleren Antwort Delta ist.
Dies wird im angehängten PDF erläutert, falls Sie eine detailliertere Antwort wünschen. Hier haben wir auch gezeigt, dass – wenn Sie alle positiven Werte verwenden würden, wie Sie vielleicht vorschlagen – der Unterschied in der mittleren Antwort größer als Delta wäre.Weitere Hintergrundinformationen finden Sie unter „Stromversorgungsüberlegungen bei geplanten Experimenten“ .
Prost,
@PatrickGiuliano (Technischer JMP-Support)
