활성 요인에 대한 Bayes 그림의 예
모형 적합 플랫폼의 표준 최소 제곱 분석법을 사용하여 실험 설계에서 활성 요인을 판별합니다. Bayes 그림을 사용하여 활성 요인을 식별할 수 있습니다. 반응 빨간색 삼각형 메뉴의 "효과 선별"에서 Bayes 그림을 옵션으로 사용할 수 있습니다. 이 예에서는 베이지안 방법의 대체 공식을 사용하고, Bayes 그림을 생성할 때 가능한 모형에 고차 항을 포함할 수 있도록 하는 스크립트를 보여 줍니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Reactor.jmp를 엽니다.
2. Samples > Scripts 폴더에서 BayesPlotforFactors.jsl 샘플 스크립트를 엽니다.
3. 편집 > 스크립트 실행을 선택합니다.
4. Y를 선택하고 Y, Response를 클릭합니다.
5. F, Ct, A, T 및 Cn을 선택하고 X, Factor를 클릭한 후 확인을 클릭합니다.
그림 4.61 Factor Activity의 Bayes Plot
"Model Complexity"에서는 고려할 최고 차수 교호작용이 2임을 나타냅니다. 따라서 최대 2차 교호작용을 포함하는 가능한 모든 모형이 생성됩니다. "Prior Probability"에 할당된 값을 기반으로 가능한 각 모형의 사후 확률이 계산됩니다. 요인에 대한 확률은 해당 요인이 포함된 각 모형에 대한 확률의 합입니다.
이 방법으로 Ct, T 및 Cn이 활성 요인으로 식별되고 A와 F가 비활성 요인으로 식별됩니다.
능형 회귀 모수가 0(허용되지 않음)이면 모든 모형이 최소 제곱으로 적합됩니다. 능형 회귀 모수가 증가하면 모형의 모수 추정값은 0에 가까워지도록 축소됩니다. 능형 회귀 모수에 대한 자세한 내용 및 이 값이 0이 될 수 없는 이유는 Box & Meyer(1993)에서 확인하십시오.