※ 引述《vivamayday (地震也要切割才好)》之銘言： : 而我想做的是希望在實驗時能找到最好的X讓Y=1 : 如果是用factorial design : 是否有這種2^k full factorial desig + ceter point : 但是Y是二元的 您的問題應該是:How to analyze a two-level factorial design of binary response? 這部份的文獻不少，連modeling failure time data from factorial experiments都有 也許吳院士的書本的最後一章會是個好的開始?! : 還是說我可以照用2^k full factorial desig : 假設有3個因子 每個因子2level : 加上center point : 然後y的部分就是每個組合各做n次 有每次紀錄到0,1後轉換成比例 : 舉例 (x1,x2,x3),y : -1,-1,-1 ,0.9 : -1,-1, 1 ,0.7 : . : . : . : 當成沒有replicate的情形做(其實是有 因為每個組合做n次得到一個y值) 也不說是不行，但有genuine replication能估計pure experimental error 當成unreplicated對於往後的分析反而不利，這麼做像是給自己找麻煩?! 因為一般是因為實驗成本的限制，不得不的情況下只好不做重複 但現在有重複的資料卻要當成未重複的來分析?! 當然如果這麼做有其特殊意義，那當然是另當別論 e.g., 比如說modleing proportion是更好的model?! : 不知道這樣可不可以 : 但是center poin也會是1個(雖然同樣是做n次) : 且我不知道n取多少才有power 這是決定樣本數的問題，在給定effect size & alpha & power之下 在使用的test statistics有close form那可解出樣本數N 如果沒有close form，可以用Monte Carlo來嘗試 最後，才書學淺，如有錯誤還請不吝指正 -- 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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