So ändern Sie die Generierungsregeln des Screening-DesignsIch versuche, mithilfe der Screening-Design-Plattform ein fraktionales faktorielles Design zu konstruieren. Das Design, das ich erstellen möchte, ist ein 2（5-1）-Design mit dem Generator I=ABCD. Dies ist kein Abkürzungsdesign, deshalb möchte ich den Generator von ABCDE in ABCD ändern. Es scheint jedoch unmöglich, dieses Design durch Ändern der Generierungsregeln in der Screening-Design-Plattform zu generieren.
Wenn ich keines davon anklicke, erhalte ich ein Design, das komplett mit einem positiven E-Level läuft. Wenn ich alle anklicke, erhalte ich ein Abkürzungsdesign mit dem Generator I=ABCDE
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungVersuchsplanungBetreff: So ändern Sie die Generierungsregeln des Screening-DesignsNur zur Klarstellung: I ist Identität, nicht der Designgenerator. Wenn Sie das Design E=ABCD (alias ER mit der Interaktion 4. Ordnung) generieren, dann ist I=ABCDE. (Multiplizieren Sie beide Seiten des Generators mit E. Da E*E =1 und I=1. Dies ist ein Design mit Auflösung V in 16 Behandlungen (halber Bruch). Wenn Sie E mit einem Effekt 3. Ordnung aliasen, ändern Sie die Auflösung ohne ersichtlichen Grund auf IV? Ich bin nicht sicher, was Sie wollen?
https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/?os=mac&source=application#page/jmp/change-generating-rules.shtml
Beachten Sie, dass Sie jeden beliebigen Faktor in jede beliebige Spalte einfügen können.
Betreff: So ändern Sie die Generierungsregeln des Screening-DesignsHallo @ZHANDOUJI ,
@statman hat eine wirklich gute Antwort gegeben, deshalb werde ich die von ihm erwähnten Punkte nicht diskutieren.
Einige ergänzende Bemerkungen:
- Beim Arbeiten mit fraktionalem faktoriellem Design gibt die fraktionale Reduktion einen Hinweis auf die Anzahl der erforderlichen Generatoren. Beispielsweise erfordert ein 2^(5-1) 1 Generator, wie in der Benennung erwähnt (und ermöglicht die Division der Anzahl der Durchläufe durch 2).
Allgemeiner gesagt, die Bezeichnung 2^(kp) erwähnt explizit die Anzahl der Faktoren k und die Anzahl der Generatoren p, wodurch Sie die Reduzierung der Anzahl der Durchläufe verstehen können: Anzahl der Durchläufe = Gesamtzahl, die für einen vollfaktoriellen Versuchsplan erforderlich ist (2^k) geteilt durch 2^p
- Wenn Sie Generatoren zum Erstellen von teilfaktoriellen Designs verwenden, empfiehlt es sich im Allgemeinen, zuerst den längsten Generator zu verwenden, da dieser die höchste Auflösung für Ihr Design ermöglicht. Außerdem kann so die Effekthierarchie eingehalten werden.
In Ihrem Fall mit 5 Faktoren ermöglicht der durch I = ABCDE beschriebene Generator ein Design mit der Auflösung V: Kein Haupteffekt oder Zwei-Faktor-Interaktion wird mit einem anderen Haupteffekt oder einer anderen Zwei-Faktor-Interaktion verknüpft, aber Zwei-Faktor-Interaktionen werden mit Drei-Faktor-Interaktionen verknüpft. Dies lässt sich leicht durch „Manipulationen“ des Generators erkennen (wie von @statman erwähnt), um das Aliasing von Effekten zu visualisieren:
I = ABCDE -> A = BCDE, daher sind Haupteffekte A mit der 4-Faktoren-Interaktion BCDE vermischt
I = ABCDE -> AB = CDE, daher ist die 2-Faktoren-Interaktion AB mit der 3-Faktoren-Interaktion CDE vermengt
Beachten Sie, dass diese Methode des Auflösungsgenerators auch eine Verwechslung zwischen erblichen Termen, wie z. B. Interaktion ABC und Haupteffekt A, vermeidet (die sonst mit einem Generator mit schlechter Auflösung II, beschrieben durch I = BC, und dem Aliasing der Haupteffekte B und C verknüpft wäre!).
- Standardmäßig versucht JMP, den Generator mit der höchsten Auflösung zu finden, abhängig von der Anzahl der Faktoren und der von Ihnen beschriebenen Reduktion. Beachten Sie, dass Sie den vorgeschlagenen Generator immer noch ändern und einen anderen finden können, indem Sie die Fälle überprüfen. Beispielsweise kann ich statt des Generators mit Auflösung V, der durch I = ABCDE beschrieben wird, auch den Generator I = ABCE verwenden (entspricht Ihrem Generator I =ABCD, Auflösung IV: Keine Haupteffekte werden mit Zwei-Faktor-Interaktionen verwechselt, aber Zwei-Faktor-Interaktionen werden untereinander verwechselt.), indem ich den Fall DxE deaktiviere:
Wenn Sie Ihre Faktoren nach der Formel ABCED anordnen, können Sie den Generator I = ABCD vorschlagen, indem Sie den Fall ExD deaktivieren:
Ich weiß jedoch in dieser Situation nicht, welchen Vorteil die Verwendung eines Generators mit der Auflösung IV hätte, wenn man auch einen Generator mit der Auflösung V verwenden könnte.
Nebenbei bemerkt: Wenn Sie teilfaktorielle Designs für einen echten industriellen Anwendungsfall verwenden, würde ich Ihnen auch empfehlen, die Plattform „Custom Designs“ auszuprobieren oder die Option „Create a Haupteffekte Screening Design “ auszuwählen, da die Aliasing-Struktur unterschiedlich sein kann und eine vollständige Vermischung der Effekte vermeiden kann, abhängig von der angegebenen Laufgröße und dem angenommenen Modell, z. B. mit einem Haupteffekt-Screening-Design mit 16 Läufen und 5 Faktoren wie in Ihrem Beispiel:
Weitere Informationen zu teilfaktoriellen Versuchsplänen, Generatoren und Versuchsplanauflösung: 5.3.3.4.4. Spezifikationen und Versuchsplanauflösung für teilfaktorielle Versuche
Lektion 8: Zweistufiger teilfaktorieller Versuchsplan
Auflösung in Screening-Designs
Ich hoffe, diese ergänzende Antwort wird Ihr Verständnis verbessern.
Betreff: So ändern Sie die Generierungsregeln des Screening-DesignsIch weiß, dass dieser Frage möglicherweise einige Anwendungsszenarien fehlen, ich möchte dies einfach tun.
Betreff: So ändern Sie die Generierungsregeln des Screening-DesignsIch weiß, dass die von mir gestellte Anforderung vielleicht etwas albern ist. Ich möchte nur wissen, ob sie realisierbar ist.
und danke für Ihre Antwort, jetzt weiß ich, wie ich dieses Design mit Auflösung IV hinbekomme.
