分割プロットDOE結果の分析（分割）分割プロットの分析では、REML と一般化回帰が使用されますが、どちらの分析方法が好まれますか?
高度な統計モデリング消費者および市場調査データのブレンドとクリーンアップデータの探索と視覚化実験計画法予測モデリングと機械学習分割プロットDOE結果の分析についてこんにちは@frankderuyck 、
「一般化最小二乗分析」と JMP Pro の一般化回帰プラットフォームは同じものではありません。Goos & Jones 分割プロット ケース スタディの一般化最小二乗分析は、JMP のモデルの適合で、標準最小二乗法とREML 法を使用して実行されます。一般化最小二乗分析の詳細については、本書の 243 ページを参照してください。
それが役に立つことを願います、
フィル
分割プロットDOE結果の分析について私はこの素晴らしい（とても役に立つ）本を持っています。スピット プロット風洞実験に関する 236 ページで、Brad と Peter が分析に一般化最小二乗法を使用していると読みました。これを試してみましたが、一般化回帰分析では（プロット全体の）ランダム効果は受け入れられないというエラー メッセージが表示されました。
分割プロットDOE結果の分析について分割プロットに関する優れた書籍は数多くあります。次の論文を推薦します。
Box, GEP、Stephen Jones (1992)、「堅牢な製品実験のための分割プロット設計」、応用統計学ジャーナル、第19巻、第1号
ジョーンズ、ブラッドリー、クリストファー J. ナハトシェイム (2009) 「スプリットプロットデザイン: 内容、理由、方法」、品質技術ジャーナル、第 41 巻、第 4 号、340-361 ページ
分割プロットDOE結果の分析についてプロット全体の分散を捉えるためには、プロット全体のランダム効果を含める必要があるため、REML が推奨されます。これについてのより詳しい説明と、分割プロットおよび分割分割プロット実験の優れた例については、「Optimal Design Of Experiments: A Case Study Approach」という本をお勧めします。
