JMP 10이 오는 3 월에 나옵니다. 다음 몇 권의 저서에서, 나는 지역의 주요 새로운 기능을 공유 할 계획이다. 실험 설계 . 이러한 새로운 기능 중 가장 눈에 띄는 것은 DOE 메뉴의 디자인 평가 항목입니다.
디자인 평가 기능은 무엇을합니까?
Evaluate Design을 사용하면 모든 데이터 테이블의 디자인 진단을 설계된 실험처럼 볼 수 있습니다.
왜 누군가는 그것을하고 싶습니까?
이 기능을 원한 두 가지 일반적인 이유를 들었습니다. 첫째, 교과서에는 많은 디자인이 있으며 교과서 디자인의 기능을 알고리즘 디자인과 비교하는 것이 바람직합니다. JMP 생산합니다. 둘째, 분석가가 동료에게서 데이터를 가져와 데이터가 다양한 모델 가능성을 적절히 지원할 수 있는지 여부를 알아 내려하는 경우가 종종 있습니다.
어때?
아래 표의 데이터는 Longley가 미국 통계 학회지 1967 년 데이터는 계량 경제학 데이터입니다. 응답 Y는 총 고용의 척도입니다. X1에서 X6까지의 열이 요인입니다. 예를 들어, X6은 실제로 달력 연도라고 생각할 수 있습니다.
계량 경제학 데이터에 대한 한 가지는 변수가 종종 상호 연관된다는 것입니다. 물론,이 데이터는 설계된 실험의 결과가 아닙니다. 그럼에도 불구하고 우리는 6 가지 요인 중 실제로 반응을 이끌어내는 것이 무엇인지 결정하는 것이 왜 어려운지를 보여주기 위해 디자인 진단을 사용할 수 있습니다.
Longley 데이터는 JMP의 샘플 데이터 폴더에있는 Longley.jmp 파일에서 찾을 수 있습니다. 시작 대화 상자에서 X1-X6을 인수로 입력하고 Y를 응답으로 사용한 후 가장 먼저 보는 것은 디자인 공간 플롯의 분수입니다. 플롯의 파란색 선은 점으로 표시된 값보다 작거나 같은 예측의 상대 분산을 갖는 데이터가 차지하는 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 수직선은 0.5에서 X 축에 위치합니다. 수평선은 파란색 곡선의 한 지점에서 수직선과 교차하고 약 100 °에서 Y 축을 기준으로합니다. 이것에 대한 해석은 데이터에 의해 커버되는 공간의 절반은 예측의 상대적인 분산이 100보다 작다는 것이다. 반대로 볼륨의 절반도 100보다 큰 예측의 상대 분산을가집니다.
그게 좋지 않니?
사실, 그것은 끔찍한 일입니다! 표에는 16 개의 행이 있습니다. X1에서 X6까지 제어하고 최적 설계를 수행 할 수 있다면 최악의 상대 예측 분산은 0.4375가됩니다. 따라서 Longley 데이터의 절반에서 우리는 잘 설계된 실험에서 예측할 수있는 예상치 못한 요소 조합보다 예측 분산이 200 배 이상 더 나빠졌습니다.
그래서 예측은 나쁘다 - 매개 변수 추정은 어떨까요?
아래 표는 주 효과 모델의 계수를 추정하기위한 VIF (variance inflation factors)를 보여줍니다. 직교 설계의 경우 모든 계수에 대한 VIF는 1입니다. 우리는 데이터의 디자인이 좋지 않기 때문에 알려지지 않은 매개 변수의 분산이 직교 설계보다 2009 년만큼 나쁘다는 것을 알 수 있습니다.
이러한 열악한 진단의 원인은 무엇입니까?
디자인 평가 보고서의 상관 관계 개요 노드에서 색상 맵을 열면 아래 그림이 나타납니다. X1, X2, X5 및 X6이 거의 완벽하게 상호 연관되어 있음을 쉽게 알 수 있습니다. 요소 간 상관 관계가 높으면 계수 분산이 높고 예측 분산이 높습니다.
경제학자들은 계량 경제학 데이터를 다루어야합니다. 정부는 국가 경제에 대한 실험을하지 않습니다. 이러한 진단을 살펴보면 경제 지표가 왜 그렇게 움직이는 지 말하기 어렵다는 것을 알 수 있습니다.
롱리가 그의 논문을 쓴 이유 중 하나는 이와 같은 역사적인 데이터를 가지고 다중 회귀 결과를 해석하는데 어려움을 강조하는 것이 었습니다. 행복하게 설계된 실험을 통해 결론을 도출하는 것이 훨씬 간단합니다.
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JMP 10에 대한 10 가지 좋은 점 - JMP 블로그 쓴 :
[...] 및 복제 실행이 변경됩니다. 사용자 정의 디자이너에 대한 이러한 개선 외에도 새로운 평가 설계 플랫폼을 사용하면 설계, 변경 모델 및 별칭 용어로 취급되는 모든 JMP 데이터 테이블을 평가하고 [... ]
