확증적 선별 설계를 위한 적합 절차는 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서는 주효과를 적합시킵니다. "주효과 추정값" 보고서에는 활성으로 식별된 주효과가 나열됩니다. p 값이 p 값 임계보다 작은 주효과가 활성으로 간주됩니다.
• 가짜 요인 또는 중앙점 반복 실험이 있는 경우 모형과 독립적인 오차 분산 추정량이 생성됩니다. 이 추정값과 대조하여 주효과를 검정합니다.
• 가짜 요인 또는 중앙점 반복 실험이 없는 경우 비활성 주효과에서 생성된 오차 분산 추정값과 대조하여 주효과 부분집합을 순차적으로 검정합니다. 이 절차를 실행하려면 하나 이상의 주효과가 비활성이어야 합니다.
두 경우 모두 비활성 주효과의 변동은 주효과를 검정하는 데 사용된 오차 분산에 통합됩니다.
그림 9.8 1단계 보고서
항
활성으로 식별된 주효과입니다. 1단계 방법론에 설명된 대로 검정했을 때 이 효과의 p 값은 임계값보다 작습니다.
추정값
주효과에 대한 Y 회귀 적합의 모수 추정값입니다.
표준 오차
1단계 RMSE를 사용하여 계산된 추정값의 표준 오차입니다.
t 비
추정값을 표준 오차로 나눈 값입니다.
Prob>|t|
t 비와 오차 DF(자유도)를 사용하여 계산된 p 값입니다.
RMSE
1단계 분석 결과로 구한 평균 제곱 오차의 제곱근입니다.
– 가짜 요인 또는 중앙점 반복 실험이 있는 경우, 평균 제곱 오차는 활성으로 식별되지 않은 주효과에서 생성되는 분산 추정값과 합동된 가짜 요인 또는 중앙점의 분산 추정값입니다.
– 가짜 요인 또는 중앙점 반복 실험이 없는 경우, 평균 제곱 오차는 활성으로 식별되지 않은 주효과에서 생성되는 분산 추정값입니다.
DF
RMSE를 생성하는 데 사용되는 오차 추정값과 관련된 자유도입니다.
– 가짜 요인 또는 중앙점 반복 실험이 있는 경우 DF는 가짜 요인 수 , 중앙점 반복 실험 수 및 활성으로 식별되지 않은 주효과 수의 합입니다.
– 가짜 요인 또는 중앙점 반복 실험이 없는 경우 DF는 활성으로 식별되지 않은 주효과 수입니다.
2차 항 강 유전성 따르기
2단계에서 2차 항에 적용되는 유전성 규칙을 제어하려면 선택하거나 선택 해제합니다.
교호작용 강 유전성 따르기
2단계에서 교호작용에 적용되는 유전성 규칙을 제어하려면 선택하거나 선택 해제합니다.
참고: 강한 효과 유전성은 A와 B가 모두 포함된 경우에만 A*B 교호작용이 모형에 포함될 수 있음을 의미합니다. 강한 효과 유전성을 위해서는 모형 효과의 모든 낮은 차수 성분이 모형에 포함되어야 합니다.