Minitab 22 - Koeffizienten in einem allgemeinen vollfaktoriellen Versuchsplan
- Erstellt am 22.8.2012
- Überarbeitet am 29.4.2024
- Software: Minitab 22, 21, 20, 19, 18, 17
Wie werden in einem Allgemeinen Vollfaktoriellen Versuchsplan die Koeffizienten und Anpassungen für das Regressionsmodell berechnet?
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Erläuterung
Während der Analyse wird eine von der Angabe des Modells abhängige Versuchsplanmatrix berechnet, aus welcher dann zusammen mit der Antwortvariable die Koeffizienten berechnet werden. Im Anhang gehen wir darauf etwas detaillierter ein. Bei einem vollständigen Modell, welches alle Haupteffekte und Wechselwirkungen enthält, zeigen wir hier am Beispiel eines faktoriellen Versuchsplans mit 2 Faktoren und 3 Stufen, wie wir auf die Koeffizienten kommen. Anbei haben wir den Beispiel-Versuchsplan samt Antwortvariable abgebildet:
↓ | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | C6 | C7 |
StdRfolge | Durchlaufreihenfolge | Punkttyp | Blöcke | A | B | Antwort | |
1 | 3 | 1 | 1 | 1 | 1 | 3 | -7.08485 |
2 | 25 | 2 | 1 | 1 | 3 | 1 | -9.09949 |
3 | 2 | 3 | 1 | 1 | 1 | 2 | 7.38554 |
4 | 7 | 4 | 1 | 1 | 3 | 1 | -1.13773 |
5 | 13 | 5 | 1 | 1 | 2 | 1 | 1.34893 |
6 | 19 | 6 | 1 | 1 | 1 | 1 | 8.07235 |
7 | 24 | 7 | 1 | 1 | 2 | 3 | -12.5049 |
8 | 1 | 8 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2.18077 |
9 | 15 | 9 | 1 | 1 | 2 | 3 | -8.00147 |
10 | 6 | 10 | 1 | 1 | 2 | 3 | -1.76389 |
11 | 17 | 11 | 1 | 1 | 3 | 2 | -0.341926 |
12 | 27 | 12 | 1 | 1 | 3 | 3 | -12.1745 |
13 | 5 | 13 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2.30066 |
14 | 12 | 14 | 1 | 1 | 1 | 3 | 8.17707 |
15 | 23 | 15 | 1 | 1 | 2 | 2 | -1.56263 |
16 | 8 | 16 | 1 | 1 | 3 | 2 | -7.82537 |
17 | 16 | 17 | 1 | 1 | 3 | 1 | 2.07941 |
18 | 20 | 18 | 1 | 1 | 1 | 2 | 7.63673 |
19 | 22 | 19 | 1 | 1 | 2 | 1 | 5.27809 |
20 | 18 | 20 | 1 | 1 | 3 | 3 | -2.42239 |
21 | 4 | 21 | 1 | 1 | 2 | 1 | 10.0102 |
22 | 9 | 22 | 1 | 1 | 3 | 3 | -11.0578 |
23 | 11 | 23 | 1 | 1 | 1 | 2 | 9.83011 |
24 | 21 | 24 | 1 | 1 | 1 | 3 | -4.4339 |
25 | 10 | 25 | 1 | 1 | 1 | 1 | 11.2618 |
26 | 26 | 26 | 1 | 1 | 3 | 2 | 0.859826 |
27 | 14 | 27 | 1 | 1 | 2 | 2 | 2.98946 |
Wenn Sie den Versuchsplan analysieren, erhalten Sie dieses Ergebnis.
ARBEITSBLATT 1
Allgemeine faktorielle Regression: Antwort vs. A; B
Faktorinformationen
Faktor | Stufen | Werte |
---|---|---|
A | 3 | 1; 2; 3 |
B | 3 | 1; 2; 3 |
Varianzanalyse
Quelle | DF | Kor SS | Kor MS | F-Wert | p-Wert |
---|---|---|---|---|---|
Modell | 8 | 885,49 | 110,69 | 4,38 | 0,004 |
Linear | 4 | 836,24 | 209,06 | 8,28 | 0,001 |
A | 2 | 393,97 | 196,98 | 7,80 | 0,004 |
B | 2 | 442,27 | 221,14 | 8,76 | 0,002 |
2-Faktor-Wechselwirkungen | 4 | 49,25 | 12,31 | 0,49 | 0,745 |
A*B | 4 | 49,25 | 12,31 | 0,49 | 0,745 |
Fehler | 18 | 454,41 | 25,24 | ||
Gesamt | 26 | 1339,90 |
Zusammenfassung des Modells
S | R-Qd | R-Qd(kor) | R-Qd(prog) |
---|---|---|---|
5,02443 | 66,09% | 51,01% | 23,69% |
Koeffizienten
Term | Koef | SE Koef | t-Wert | p-Wert | VIF |
---|---|---|---|---|---|
Konstante | -0,000 | 0,967 | -0,00 | 1,000 | |
A | |||||
1 | 4,78 | 1,37 | 3,50 | 0,003 | 1,33 |
2 | -0,21 | 1,37 | -0,15 | 0,879 | 1,33 |
B | |||||
1 | 3,33 | 1,37 | 2,44 | 0,025 | 1,33 |
2 | 2,36 | 1,37 | 1,73 | 0,101 | 1,33 |
A*B | |||||
1 1 | -0,94 | 1,93 | -0,49 | 0,632 | 1,78 |
1 2 | 1,14 | 1,93 | 0,59 | 0,563 | 1,78 |
2 1 | 2,42 | 1,93 | 1,25 | 0,226 | 1,78 |
2 2 | -0,91 | 1,93 | -0,47 | 0,644 | 1,78 |
Regressionsgleichung
Antwort | = | -0,000 + 4,78 A_1 - 0,21 A_2 - 4,57 A_3 + 3,33 B_1 + 2,36 B_2 - 5,70 B_3 - 0,94 A*B_1 1 + 1,14 A*B_1 2 - 0,20 A*B_1 3 + 2,42 A*B_2 1 - 0,91 A*B_2 2 - 1,52 A*B_2 3 - 1,48 A*B_3 1 - 0,23 A*B_3 2 + 1,71 A*B_3 3 |
---|
Anpassungen und Bewertung für ungewöhnliche Beobachtungen
Beob | Antwort | Anpassung | Resid | Std. Resid | |
---|---|---|---|---|---|
14 | 8,18 | -1,11 | 9,29 | 2,26 | R |
Die Koeffizienten, die in der Tabelle erscheinen, sind Koeffizienten für ein Regressionsmodell für die Antwortvariable. Dieses ist Zusammengesetzt aus den folgenden vier Untermodellen:
- Modell 1: A = {2,3}, B = {2,3}
- Modell 2: A = {1,3}, B = {2,3}
- Modell 3: A = {2,3}, B = {1,3}
- Modell 4: A = {1,3}, B = {1,3}.
Bildlich könnten Sie es so darstellen:
Die Koeffizienten sind jetzt folgenden Modellen zuzuordnen:
Konstante: Alle Modelle.
Haupteffekte
A 1: Modell 2 und 4
A 2: Modell 1 und 3
B 1: Modell 3 und 4
B 2: Modell 1 und 2
Wechselwirkungen
A 1 B 1: Modell 4
A 2 B 1: Modell 3
A 1 B 2: Modell 2
A 2 B 2: Modell 1.
Die ausgegebenen Koeffizienten könnten Sie so auf die obere Zeichnung auftragen:
Anmerkung
Die Regressionsgleichung zeigt neben den Koeffizienten für die Stufen 1 und 2 auch Koeffizienten für die Stufe 3 an. Weil diese hier die Referenzstufe ist, erscheinen diese nicht in der Tabelle der Koeffizienten, wenn Sie die Option Standardkoeffizienten in der Auswahlleiste Koeffizienten im Unterdialog Ergebnisse des Werkzeugs Faktoriellen Versuchsplan analysieren ausgewählt haben.
Wie kommen diese Werte zu Stande?
Dazu erst einmal ein Exkurs zu den zweistufigen Faktoriellen Versuchsplänen.
In einem vollständigen Versuchsplanmodell A, B, A*B mit zwei Stufen erhält der Wert mit der Kodierung -1 auch die Gewichtung -1, und der Wert mit der Kodierung +1 erhält die Gewichtung +1. Dann werden die stufenweise Mittelwerte
- Mean(Y)A,-
- Mean(Y)A,+
- Mean(Y)B,-
- Mean(Y)B,+
- Mean(Y)A*B,-
- Mean(Y)A*B,+
der Antwortvariablen gebildet und die Koeffizienten nach den Formeln
- Koef(A) = Mean(Y)A,+ - Mean(Y)A,-
- Koef(B) = Mean(Y)B,+ - Mean(Y)B,-
- Koef(A*B) = Mean(Y)A*B,- - Mean(Y)A*B,-
berechnet.
Sie könnten auch anders herangehen und gleich Spalten "Gewichtung(A)" und "Gewichtung(B)" mit den Gewichtungen erstellen und dann die Koeffizienten auf diese Weise berechnen:
- Koef(A) = MW(Gewichtung(A)*Y)
- Koef(B) = MW(Gewichtung(B)*Y)
- Koef(A*B) = MW(Gewichtung(A)*Gewichtung(B)*Y)
Anders ausgedrückt: Sie gewichten die Antwortvariable mit den Werten ±1 und nehmen dann den Mittelwert, um den entsprechenden Koeffizienten zu erhalten. Dies können Sie jetzt auf Faktoren mit mehr als 2 Stufen verallgemeinern. Betrachten wir einen Versuchsplan mit zwei Faktoren A1 und A2 mit k1 und k2 Stufen. Faktor A1 hat jetzt k1-1 Freiheitsgrade, Faktor A2 hat k2-1 Freiheitsgrade, und der
Wechselwirkungsterm hat (k1-1)*(k2-1) Freiheitsgrade.
Wir nehmen jetzt Faktor A1 mit Stufe j, 1≤j≤k1-1. Die Gewichtungsspalte würde hier den Wert k1-1 an der Stelle mit der Kodierung j und -1 an den anderen Stellen haben.
In dem Beispiel zu dieser FAQ mit k1=k2=3 sähe die Gewichtungsspalte für den Faktor A und der Stufe 1 so aus:
↓ | C5 | C6 | C7 | C11 |
A | B | Antwort | Gewichtung (A, 1) | |
1 | 1 | 3 | -7.08485 | 2 |
2 | 3 | 1 | -9.09949 | -1 |
3 | 1 | 2 | 7.38554 | 2 |
4 | 3 | 1 | -1.13773 | -1 |
5 | 2 | 1 | 1.34893 | -1 |
6 | 1 | 1 | 8.07235 | 2 |
7 | 2 | 3 | -12.5049 | -1 |
8 | 1 | 1 | 2.18077 | 2 |
9 | 2 | 3 | -8.00147 | -1 |
10 | 2 | 3 | -1.76389 | -1 |
11 | 3 | 2 | -0.341926 | -1 |
12 | 3 | 3 | -12.1745 | -1 |
13 | 2 | 2 | 2.30066 | -1 |
14 | 1 | 3 | 8.17707 | 2 |
15 | 2 | 2 | -1.56263 | -1 |
16 | 3 | 2 | -7.82537 | -1 |
17 | 3 | 1 | 2.07941 | -1 |
18 | 1 | 2 | 7.63673 | 2 |
19 | 2 | 1 | 5.27809 | -1 |
20 | 3 | 3 | -2.42239 | -1 |
21 | 2 | 1 | 10.0102 | -1 |
22 | 3 | 3 | -11.0578 | -1 |
23 | 1 | 2 | 9.83011 | 2 |
24 | 1 | 3 | -4.4339 | 2 |
25 | 1 | 1 | 11.2618 | 2 |
26 | 3 | 2 | 0.859826 | -1 |
27 | 2 | 2 | 2.98946 | -1 |
Der Koeffizient Koef(A,1) wird jetzt berechnet, indem Sie die Spalten Antwort und Gewichtung (A,1) miteinander multiplizieren und den Mittelwert aus dem Ergebnis berechnen:
↓ | C11 | C12 | C13 |
Gewichtung (A, 1) | Gewichtung(A,1)*Antwort | Koef A, 1 | |
1 | 2 | -14.1697 | 4.78062 |
2 | -1 | 9.09949 | |
3 | 2 | 14.7711 | |
4 | -1 | 1.13773 | |
5 | -1 | -1.34893 | |
6 | 2 | 16.1447 | |
7 | -1 | 12.5049 | |
8 | 2 | 4.36154 | |
9 | -1 | 8.00147 | |
10 | -1 | 1.76389 | |
11 | -1 | 0.341926 | |
12 | -1 | 12.1745 | |
13 | -1 | -2.30066 | |
14 | 2 | 16.3541 | |
15 | -1 | 1.56263 | |
16 | -1 | 7.82537 | |
17 | -1 | -2.07941 | |
18 | 2 | 15.2735 | |
19 | -1 | -5.27809 | |
20 | -1 | 2.42239 | |
21 | -1 | -10.0102 | |
22 | -1 | 11.0578 | |
23 | 2 | 19.6602 | |
24 | 2 | -8.86779 | |
25 | 2 | 22.5235 | |
26 | -1 | -0.859826 | |
27 | -1 | -2.98946 |
Anhang
Im Anhang beschreiben wir kurz, wie mit Hilfe der berechneten Koeffizienten und der sogenannten Versuchsplanmatrix das Modell berechnet wird. Im zweiten Abschnitt gehen wir auf die Berechnung der Koeffizienten im Falle von reduzierten Modellen ein. Auch hier wird die sogenannte Versuchsplanmatrix verwendet. Die Versuchsplanmatrix ist abhängig vom angegebenen Modell.
(1) Berechnung der Anpassungen
Während der Analyse des Versuchsplans können Sie die Versuchsplanmatrix und die Modellkoeffizienten ins Arbeitsblatt speichern lassen. Die Koeffizienten erscheinen als Spalte im Arbeitsblatt. Die Versuchsplanmatrix können Sie sich über Daten: Daten anzeigen im Sessionfenster anzeigen lassen und über Daten: Kopieren: Matrix in Spalten in Spalten des Arbeitsblattes kopieren.
Die Spalte Koeffizienten hat in unserem Beispiel 9 Zeilen, und die Versuchsplanmatrix hat 9 Spalten.
Die Anpassungen werden jetzt so berechnet:
Anpassungen = 'XMAT1_1'*'Koeffizienten'[1]
+'XMAT1_2'*'Koeffizienten'[2]
+'XMAT1_3'*'Koeffizienten'[3]
+'XMAT1_4' *'Koeffizienten'[4]
+'XMAT1_5'*'Koeffizienten'[5]
+'XMAT1_6'*'Koeffizienten'[6]
+'XMAT1_7'*'Koeffizienten'[7]
+'XMAT1_8'*'Koeffizienten'[8]
+'XMAT1_9'*'Koeffizienten'[9]
↓ | C3 | C5 | C6 | C7 | C8 | C9 | C10 | C11 | C12 | C13 | C15 |
Koeffizienten | XMAT1_1 | XMAT1_2 | XMAT1_3 | XMAT1_4 | XMAT1_5 | XMAT1_6 | XMAT1_7 | XMAT1_8 | XMAT1_9 | Anpassungen | |
1 | -0.00000 | 1 | 1 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | 0 | 0 | -1.11389 |
2 | 4.78062 | 1 | -1 | -1 | 1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -2.71927 |
3 | -0.21173 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 8.28413 |
4 | 3.33270 | 1 | -1 | -1 | 1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -2.71927 |
5 | 2.36360 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 5.54574 |
6 | -0.94169 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 7.17163 |
7 | 1.13991 | 1 | 0 | 1 | -1 | -1 | 0 | 0 | -1 | -1 | -7.42342 |
8 | 2.42477 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 7.17163 |
9 | -0.90937 | 1 | 0 | 1 | -1 | -1 | 0 | 0 | -1 | -1 | -7.42342 |
10 | 1 | 0 | 1 | -1 | -1 | 0 | 0 | -1 | -1 | -7.42342 | |
11 | 1 | -1 | -1 | 0 | 1 | 0 | -1 | 0 | -1 | -2.43582 | |
12 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -8.55158 | |
13 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1.2425 | |
14 | 1 | 1 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | 0 | 0 | -1.11389 | |
15 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1.2425 | |
16 | 1 | -1 | -1 | 0 | 1 | 0 | -1 | 0 | -1 | -2.43582 | |
17 | 1 | -1 | -1 | 1 | 0 | -1 | 0 | -1 | 0 | -2.71927 | |
18 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 8.28413 | |
19 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 5.54574 | |
20 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -8.55158 | |
21 | 1 | 0 | 1 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 0 | 5.54574 | |
22 | 1 | -1 | -1 | -1 | -1 | 1 | 1 | 1 | 1 | -8.55158 | |
23 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 8.28413 | |
24 | 1 | 1 | 0 | -1 | -1 | -1 | -1 | 0 | 0 | -1.11389 | |
25 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 7.17163 | |
26 | 1 | -1 | -1 | 0 | 1 | 0 | -1 | 0 | -1 | -2.43582 | |
27 | 1 | 0 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 1 | 1.2425 |
(2) Berechnung der Koeffizienten bei nicht notwendigerweise vollständigen Modellen unter Verwendung der Versuchsplanmatrix
Zur besseren Nachvollziehbarkeit haben wir hier die Versuchsplanmatrix mit Hilfe des Sessionbefehls Name in X genannt. In Minitab gibt es unter Berechnen: Matrizen die Möglichkeit, mit Matrizen zu rechnen. Wir gehen bei der Berechnung der Koeffizienten so vor, wie es das folgende Bildschirmvideo zeigt.
Ihr Servicepartner die ADDITIVE GmbH stellt allen ADDITIVE Kunden, die einen ADDITIVE Professional Support gekauft haben kostenfrei ein Minitab-Projekt zur Verfügung, in welchem das Beispiel zu dieser FAQ abgespeichert ist.
Siehe auch
Determinante von Xt*X
Spur von Xt*X oder (Xt*X)-1
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