Level: Mittelstufe
Ryan Lekivetz, JMP Senior Research Statistician Entwickler, SAS
Bradley Jones, JMP Distinguished Research Fellow, SAS
JMP 14 verfügt über mehrere neue DOE-Funktionen. Das wichtigste ist vielleicht ein neues Entwurfswerkzeug zum Erstellen ausgewogener unvollständiger Blockentwürfe (BIBDs). Diese Ausführungen haben einen Behandlungsfaktor und einen Blockierungsfaktor. Jedes Behandlungsniveau erscheint insgesamt gleich oft, und jedes Behandlungsniveau erscheint zusammen mit jedem anderen Behandlungsniveau in einem Block gleich oft. Dies schafft ein besonderes Gleichgewicht. Wir werden weitere Details zu diesem Design bereitstellen und die Benutzeroberfläche des neuen Tools demonstrieren.
Der Custom Designer hat ein Paar Optimalitätskriterien hinzugefügt, um A-optimale Designs und gewichtete A-optimale Designs zu erstellen. Ein A-optimaler Entwurf minimiert die durchschnittliche Abweichung der Parameterschätzungen. Das A-Kriterium ähnelt dem bekannten D-Kriterium insofern, als es auf die genaue Abschätzung von Modellparametern fokussiert ist. A-optimale Designs haben zwei Vorteile. Erstens ist es einfacher zu verstehen, wie das A-Kriterium gute Designs hervorbringt, als dies beim D-Kriterium der Fall ist, was es neuen DOE-Praktikern erleichtert, sie anzuwenden. Zweitens ermöglichen gewichtete A-optimale Konstruktionen, dass verschiedene Gruppen von Parametern unterschiedlich betont werden. Zum Beispiel möchte man die reinen quadratischen Effekte bei Wechselwirkungen mit zwei Faktoren und beide bei der Abschätzung der Haupteffekte hervorheben.
Das Tool zum Vergleichen von Designs kann jetzt bis zu fünf Designs in der Benutzeroberfläche und bis zu zehn Designs durch Skripterstellung aufnehmen. Zuvor waren drei Designs möglich. Wir werden diese zusätzliche Funktion anhand eines UI-Beispiels und eines Skript-Beispiels demonstrieren, das die neuen A-optimalen und gewichteten A-optimalen Designs enthält.
