확정 선별 설계를 위한 이항 반응 분석 방법

요인/공변량 패턴

데이터 집합의 단일 요인/공변량 값 집합에 대해 설명합니다. Minitab에서는 각 요인/공변량 패턴에 대한 사건 확률, 잔차 및 기타 진단 측도를 계산합니다.

예를 들어 데이터 집합에 성별 및 인종 요인과 나이 공변량이 포함되어 있는 경우, 이런 예측 변수의 조합에는 피실험자 수만큼 많은 공분산 패턴이 포함될 수 있습니다. 데이터 집합에 각각 2개 수준에서 코드화된 인종과 성별 요인만 포함되어 있는 경우, 가능한 요인/공변량 패턴은 4개뿐입니다. 데이터를 빈도나 성공, 시행 또는 실패 횟수로 입력할 경우 각 행에 요인/공변량 패턴이 하나씩 포함됩니다.

설계 행렬

Minitab에서는 먼저 사용자가 지정한 요인 및 모형에서 설계 행렬을 만듭니다. 이 행렬의 열들이 모형의 항을 나타냅니다. 그런 다음 Minitab에서 상수 항, 블럭 및 고차 항에 대한 열을 추가하여 분석의 모형에 대한 설계 행렬을 완성합니다.

모든 계량형 요인이 포함된 설계

설계 행렬의 형태는 행의 개수가 요인 수와 같은 컨퍼런스 행렬이 존재하는지 여부에 따라 다릅니다. 이 기준이 참인 경우 요인을 나타내는 설계 행렬의 열은 다음과 같은 형태입니다.
여기서 C는 다음과 같은 특성을 충족하는 {-1, 0, 1} 원소가 있는 n× n 컨퍼런스 행렬입니다.
올바른 크기의 컨퍼런스 행렬이 존재하지 않는 경우 요인을 나타내는 열은 더 큰 컨퍼런스 행렬의 부분 집합입니다.
여기서 A는 다음과 같은 특성을 충족하는 {-1, 0, 1} 원소가 있는 N× n 행렬입니다.

전체 설계 행렬에는 요인을 나타내는 열이 아닌 다른 열이 포함됩니다. 설계 행렬에는 상수 항에 대한 1의 열이 포함됩니다. 전체 설계 행렬에는 또한 모형의 제곱 또는 교호작용 항을 나타내는 열이 포함됩니다.

범주형 요인이 포함된 설계

범주형 요인이 포함된 설계의 경우 Minitab에서는 설계 행렬의 중앙점 행 하나를 유사 중앙점 2개로 바꿉니다. 설계에 범주형 요인이 하나만 있는 경우에는 유사 중앙점이 2개만 존재하며, 따라서 두 점 모두 설계에 포함됩니다.

설계에 범주형 요인이 3개 이상 있는 경우 Minitab에서는 반복 알고리즘을 사용하여 포함할 유사 중앙점 2개를 선택합니다. 알고리즘은 모형의 선형 효과에 대한 회귀 계수의 분산을 최소화하려고 합니다.

표기법

용어설명
C컨퍼런스 행렬
0'행렬에서 중앙점 런을 나타내는 0의 행
Inn × n 단위 행렬
A행이 N개, 열이 n개인 컨퍼런스 행렬의 부분 집합인 행렬, 여기서
N컨퍼런스 행렬의 열 부분 집합에 있는 행 수
n설계의 요인 수
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