錄音實驗者俱樂部 2026 年第二季_超越單一最佳模型：DSD 真正能告訴你什麼影片 1：挑戰－超越單一最佳模型：DSD 真正能告訴你什麼
實驗者俱樂部第二季度會議就喬治·博克斯著名的提醒展開了熱烈的討論，即「所有模型都是錯誤的，但有些是有用的」。
事情起因是一位使用者在六因素確定性篩選設計（DSD）中，是否應該相信那些出乎意料的強交互作用和二次效應。隨後展開了一番深入的交流，表明真正的問題”，而在於如何解讀一個存在多個合理模型的設計空間。
社區提問：https://community.jmp.com/t5/Discussions/quot-Surprising-quot-results-in-an-DSD-Design/td-p/941518
Victor 在 LinkedIn 上發布的貼文：https://www.linkedin.com/posts/victorguiller_experimentersclub-designofexperiments-share-7453440558682894336-j7Ki?utm_source=share&utm_medium=member_desktop&rcm=ACoAAAg2XG1
影片 2：討論
討論強調，在運行次數有限的動態結構設計（DSD）中，不可能在不進行結構性權衡的情況下同時估計所有主效應、交互效應和二次效應。因此，部分混疊、多重共線性和模型多重性是此問題的自然特徵，而非失敗的標誌。
討論強調，不同的估計方法和選擇標準，如 R²、調整後的 R²、AICc、BIC 和 RMSE，可以得出不同的但仍然合理的模型。
一個關鍵的結論是，實驗者不應只專注於尋找單一的最佳擬合模型。相反，他們應該比較多個強有力的候選模型，尋找在優秀模型中始終存在的效應，應用效應層級和領域知識，並在需要驗證時考慮資料增強。
從這個意義上講，設計過程不再是對意外結果做出反應，而是更多地在現實世界的實驗工作中進行嚴謹的模型判斷。
回覆：錄音實驗者俱樂部 2026 年第二季_超越單一最佳模型：DSD 真正能告訴你什麼感謝@maria_astals提供的錄音！
以下是根據實驗資料建立柵格圖的詳細步驟：
- 前往合身模特兒平台（或點擊 DoE 表格中的腳本模型），指定假定模型中的回應和項目（如果這些面板尚未預先填充），然後選擇人格逐步模型。點擊運行。
-
前往「逐步擬合」旁邊的紅色三角形，選擇「所有可能的模型」 ，然後定義模型中可能項的最大數量以及要查看的最佳模型數量。選取「限制為交互作用暗示低階效應的模型（遺傳限制）」選項。按一下“確定”。
-
計算完成後，報告中會出現一個名為「所有可能的模型」的新表格。右鍵單擊此表格，然後選擇“建立合併資料表”選項。此時，您將看到一個新表格，其中包含來自 Stepwise 平台的結果：
- 為了單獨識別每個模型並追蹤其效能，我們在新表中建立一個新的模型 ID 列。為此，請右鍵單擊表格的第一列，然後選擇“新公式列”>“行”>“行” 。這樣，每個模型都將在新建立的「行」列中擁有一個唯一的 ID。將建模類型變更為“標稱”。
- 選擇「模型」列，然後按一下資料表左上角的紅色三角形（或按一下「列」功能表），選擇「實用工具」>「文字分列」 。將分隔符號定義為“,”，並勾選“建立指示符號列”選項。
- 點選選單“表格”>“堆疊” 。選取所有新建的指標列，然後點選「堆疊列」。您可以將“標籤”列重新命名為“術語”，將“資料”列重新命名為“存在性”。點選“確定”。
- You can then add some formula column (or using the Recode option) to identify which terms are main effects, interaction effect or quadratic effects to prepare the plot. With the example Bounce Data, I used a formula column when recoding:
Map Value(
:Terms,
{"Silane", "Main effect", "Silane*Silane", "Quadratic effect", "Silica",
"Main effect", "Silica*Silane", "Interaction effect", "Silica*Silica",
"Quadratic effect", "Silica*Sulfur", "Interaction effect", "Sulfur",
"Main effect", "Sulfur*Silane", "Interaction effect", "Sulfur*Sulfur",
"Quadratic effect"},
Unmatched( :Terms )
)
- 在「術語」類型欄位中新增「值順序」列屬性，以便模型中的術語首先顯示為主效應，然後是交互效應，最後是二次效應：
- 然後您可以使用圖形產生器建立柵格圖！
- 使用“行”（或模型 ID 列）作為 Y 變數。
- 使用“Terms”作為 X 變數。
- 新增「術語類型」作為嵌套 X 變數（位於 X 下方）。
- 將圖表樣式變更為“熱圖”。
- 使用模型性能指標之一（例如 RMSE）作為顏色變量，並選擇合適的顏色主題（例如從綠色到紅色）。
- 右鍵單擊 Y 變量，選擇“排序依據”，然後選擇您的效能指標（AICc、BIC 和 RMSE 按升序排列，R 平方按降序排列）。
- 在「存在性」欄位上新增本機資料篩選器，並僅選擇非 0 的值（1：術語存在於模型中）。
- 您也可以透過篩選/縮小效能指標的值範圍來限制顯示的模型數量。
- 一切設定完畢後，點選「完成」。柵格圖已準備就緒！
如您所見，建立柵格圖涉及許多不同的操作。我計劃開發一個插件來自動化這個過程，從而減少獲得這種出色視覺化效果所需的繁瑣的手動操作。如果您願意幫助並貢獻力量開發這個插件，歡迎加入！
