※ 引述《vivamayday (地震也要切割才好)》之铭言： : 而我想做的是希望在实验时能找到最好的X让Y=1 : 如果是用factorial design : 是否有这种2^k full factorial desig + ceter point : 但是Y是二元的 您的问题应该是:How to analyze a two-level factorial design of binary response? 这部份的文献不少，连modeling failure time data from factorial experiments都有 也许吴院士的书本的最後一章会是个好的开始?! : 还是说我可以照用2^k full factorial desig : 假设有3个因子 每个因子2level : 加上center point : 然後y的部分就是每个组合各做n次 有每次纪录到0,1後转换成比例 : 举例 (x1,x2,x3),y : -1,-1,-1 ,0.9 : -1,-1, 1 ,0.7 : . : . : . : 当成没有replicate的情形做(其实是有 因为每个组合做n次得到一个y值) 也不说是不行，但有genuine replication能估计pure experimental error 当成unreplicated对於往後的分析反而不利，这麽做像是给自己找麻烦?! 因为一般是因为实验成本的限制，不得不的情况下只好不做重复 但现在有重复的资料却要当成未重复的来分析?! 当然如果这麽做有其特殊意义，那当然是另当别论 e.g., 比如说modleing proportion是更好的model?! : 不知道这样可不可以 : 但是center poin也会是1个(虽然同样是做n次) : 且我不知道n取多少才有power 这是决定样本数的问题，在给定effect size & alpha & power之下 在使用的test statistics有close form那可解出样本数N 如果没有close form，可以用Monte Carlo来尝试 最後，才书学浅，如有错误还请不吝指正 -- He is the wind, He is the storm He is the woods, He is the roots Nobody will escape the wrath of the tyrant Forever the beast shall wander the earth Mortiis,Anno 1991 --

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