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数値(連続)応答と名目(はい/いいえ)応答による混合設計

SamVA
Level I

私は最近、シーラント配合物の混合設計を実施し、引張強度と伸び(連続数値応答)を測定しましたが、硬化後に可塑剤の移動があったかどうかも記録しました(名目応答:はい/いいえ)。引張特性については、標準の最小二乗モデルを使用し、可塑剤の移動は名目ロジスティック モデルに適合させました。

両方のモデルをリンクする方法についてアドバイスを求めています。具体的には、最小二乗モデルを使用して伸び率の高い式を計算するときに、可塑剤の移動の可能性が高い式を除外したいと思います。

JMPでこれを実現する方法はありますか?私はJMP 18.0.1を使用しています


ありがとう!

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1 件の受理された解決策

受理された解決策
Victor_G
Super User

Re: 数値(連続)応答と名目(はい/いいえ)応答による混合設計

こんにちはサムVA


トレーニングしたモデルの式を使用してこれを行う可能性があります。

  1. 最小二乗法 (連続応答の場合) およびロジスティック法 (名目応答の場合) モデルから数式を保存します。
  2. 予測プロファイラー プラットフォーム(グラフ メニューの [プロファイラー]) を使用して、名目応答のさまざまなクラスの確率式と連続応答の予測式を使用します (連続応答の PredSE 式を保存して、プロファイラーでこれらの応答の信頼区間を表示することもできます)。
    undefined
  3. 次に、名目応答と連続応答に共通のプロファイラーを取得し、名目応答の各クラスの望ましさを指定して最適化を行うことができます。
    undefined undefined

この回答がお役に立てば幸いです。

2件の返信2
Victor_G
Super User

Re: 数値(連続)応答と名目(はい/いいえ)応答による混合設計

こんにちはサムVA


トレーニングしたモデルの式を使用してこれを行う可能性があります。

  1. 最小二乗法 (連続応答の場合) およびロジスティック法 (名目応答の場合) モデルから数式を保存します。
  2. 予測プロファイラー プラットフォーム(グラフ メニューの [プロファイラー]) を使用して、名目応答のさまざまなクラスの確率式と連続応答の予測式を使用します (連続応答の PredSE 式を保存して、プロファイラーでこれらの応答の信頼区間を表示することもできます)。
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  3. 次に、名目応答と連続応答に共通のプロファイラーを取得し、名目応答の各クラスの望ましさを指定して最適化を行うことができます。
    undefined undefined

この回答がお役に立てば幸いです。

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SamVA
Level I

Re: 数値(連続)応答と名目(はい/いいえ)応答による混合設計

ありがとうございます。まさに私が求めていた答えです。

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