반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕하세요 여러분,
JMP에 있는 옵션에 대해 약간 혼란스러워서 글을 씁니다. DOE와 모델 구성을 평가하려고 합니다. 기본적으로 응답 표면과 같은 몇 가지 옵션이 있지만 Minitab과 비교하여 두 소프트웨어 간에 다른 결과를 찾았지만 Minitab 결과가 좋은 것 같습니다. 그것은 내가 이전에 가지고 있던 요인 도표에 더 가깝기 때문에 옵션을 조금 가지고 놀기 시작했고 혼합물 반응 표면이 가장 가까운 것을 발견했습니다. 왜 이런 일이 발생합니까? JMP 자습서에서 이에 대한 자세한 정보를 찾으려고 했지만 정보가 부족합니다.
참고: 내 DOE는 4가지 요소로 구성되며 몇 가지 응답이 있습니다.
친애하는
FactorialFactorial계승
ParetoPareto 파레토
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕 아치,
거의 모든 모델링 플랫폼에서 k-겹 교차 검증을 찾을 수 있으므로 직접 조사하는 것이 좋습니다.JMP 도움말을 검색하거나 Google(k-fold cross-validation JMP)을 통해 검색할 수 있으며 정보에 대한 여러 링크와 유용한 YouTube 동영상도 볼 수 있습니다.
최상의,
청구서
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕 빌리,
JMP pro를 사용하고 있지 않습니다. 관련 자습서를 어디에서 더 찾을 수 있습니까? K-겹 교차 검증 JMP에서? k-fold를 어떻게 수정할 수 있는지 모르겠습니다.
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕하십니까?
JMP에는 교차 검증을 설정하여 모델의 과적합을 방지하는 데 도움이 되는 다양한 방법이 있습니다.JMP 내의 거의 모든 플랫폼에서 K-폴드 교차 검증이 가능합니다.더 작은 데이터 세트가 있는 경우 데이터 세트의 샘플(행) 수에 대해 k-fold를 사용하십시오.예를 들어 20개의 행이 있는 경우 k-폴드를 20으로 설정합니다. 이를 일대일 교차 검증이라고도 합니다.
JMP Pro를 사용하는 경우 검증 열을 사용할 수 있으며 다른 한 가지 옵션은 JMP가 데이터의 최대 20%를 무작위로 선택한 다음 선택한 데이터를 숨기고 제외하여 예측 기능을 테스트하기 위한 홀드아웃 세트로 사용할 수 있습니다. 당신의 모델의.
과적합은 많은 예측 모델에서 실제 문제입니다.각 매개변수에 대한 p-값을 확인하십시오.JMP에서 모형에 중요한 변수의 기본 p-값은 0.05입니다. 이 값을 초과하는 것은 모두 의심되며 p-값이 0.05를 초과하는 변수가 있거나 없는 모델 예측 기능을 확인해야 합니다.
과적합일 수 있다는 또 다른 징후는 R-제곱과 R-제곱 조정 값이 서로 크게 다른 경우입니다.모델이 과적합되지 않은 경우 이 두 값은 상당히 비슷할 것입니다.과적합을 확인하는 다른 여러 가지 방법이 있지만 위의 내용은 JMP 또는 minitab이 더 나은 예측 모델을 제공하는지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.
도움이 되었기를 바랍니다.
최상의,
청구서
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕 빌,
거기에 좋은 점이 있습니다. 시스템이 과도하게 적합할 때와 그렇지 않을 때를 어떻게 알 수 있습니까? 저도 minitab이 어떻게 하는지 모르겠습니다. 나는 이전 이메일에서 말했다. 방금 toturial에 설명된 기본 매개변수를 선택했습니다. 나는 때때로 당신에게 동의하지만 절단 폭과 같이 JMP에서 평가하지 않는 일부 매개 변수가 있거나 중요하지 않은 것으로 보이는 매개 변수를 고칠 수 없다는 문제가 있습니다. 반면에 Minitab에서는 이 요소를 중요하게 생각합니다. 180도 차이가 난다.
친애하는
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면이미지에 감사드리며 Minitab 모델이 과적합한 상황에 처한 것 같습니다.JMP 효과 요약은 p-값과 로그워스 값을 기반으로 모델에서 가장 중요하고 활성인 요인을 보여줍니다.JMP 출력을 기반으로 2차 효과는 최상의 전체 모델에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 보입니다.Minitab이 모델의 가장 중요한 요소를 찾는 데 어떻게 도움이 되는지 잘 모르지만 모델이 과적합되지 않았는지 확인하기 위한 좋은 출발점이 될 수 있습니다.
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕 빌,
예, 요인을 범주형에서 연속형으로 수정하고 결과를 확인했지만 표면 반응에서 차이를 찾을 수 없었습니다. 첨부된 그림을 참조하세요. 귀하의 질문에 Minitab은 기본 옵션으로 완전한 2차 방정식을 사용하고 있습니다. 첨부된 그림도 참조하십시오.
친애하는
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면할 수 있다면 무엇에 추가하고 싶습니다. @Dan_Obermiller 작성했습니다.
JMP에서 처음 데이터를 분석하는 데 사용한 방법은 범주형 요인만 있었기 때문에 minitab과의 공정한 비교가 아니었습니다.반응 표면이 없으므로 범주형 요인으로 2차 또는 제곱 항을 추정할 수 없습니다.이것이 Dan이 인수를 연속으로 바꾸라고 말한 이유입니다.연속 요인을 사용하면 실제로 존재하고 모델에 중요한 경우 원하는 2차 추정치를 얻을 수 있습니다.모형에 제곱 항이 있는지 확인하려면 minitab 모형 결과를 확인하는 것이 좋습니다.있는 경우 처음 본 모델의 차이점을 설명하는 데 도움이 됩니다.
마지막으로 공유한 이미지는 Dan에 가까워지는 것처럼 보였습니다.
HTH
청구서
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕하세요, 귀하의 테이블과 피드백에 감사드립니다. 올려주신 테이블과 이미지를 검토한 결과 RMS 테이블의 실험을 개발하는 데 기술적인 어려움이 있었습니다. 단순히 O로 표시된 도구가 1을 초과할 수 없기 때문입니다. 우리가 가진 제약입니다. 우리는 이전에 스크리닝을 개발했고 작동 매개변수를 설정했습니다. 실제로, 우리는 모든 실험을 개발했으며 데이터를 분석하고 표준화된 효과에 대한 일부 파레토 차트를 가지고 ANOVA를 만들고 어떤 매개변수가 가장 중요한 영향을 미치는지 확인하려고 합니다. Fit 모델이 충분히 강력하다고 생각했기 때문에 아직 JMP Excel 도구를 사용해 보지 않았습니다. 그러나 여전히 질문이 있습니다.
"불연속형으로 지정하는 유일한 이유는 설계에 특정 수준을 강제하기 위한 것입니다. 진정으로 그렇게 하려면 고차 모델을 지정하거나 이산 숫자 옵션을 사용하십시오.”
모형 적합 옵션에서 요인 RS를 어떻게 얻었습니까?
마지막으로 라스 포인트를 되찾고,
“JMP는 특정 런 테이블과 일치하는 것이 아니라 가능한 한 가장 잘 설계된 실험을 생성하도록 설계되었다는 점을 기억하십시오. 런 테이블이 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. JMP에서 Excel 테이블과 일치하는 테이블을 "생성"하도록 하는 유일한 방법은 DOE > Classical > Full Factorial을 사용하는 것입니다. 모든 요인을 지정하고 설계를 생성합니다. 그런 다음 원하지 않는 조합을 수동으로 제거해야 합니다. 해당 조합을 수행하지 않으면 전체 요인 설계를 실행하지 않기 때문에 마지막 조각은 수동이어야 합니다. 그렇기 때문에 JMP는 설계를 자동으로 구축하지 않습니다. 그것이 맞춤형 디자인의 목적입니다. 적절하지 않은 디자인을 억지로 맞추려고 하기보다 특정 상황에 맞는 디자인을 만드는 것입니다.”
사실, 저는 이 토론의 시작 부분에서 그렇게 했고 예를 들어 Minitab과 결과를 비교하면 결과가 정확하지 않다는 것을 알았습니다. 그러나 DOE와 모델을 일치시킬 뿐이라고 당신이 나에게 말한 것을 기억했습니다.
최고의 안부와 좋은 하루 되세요
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면파일을 제공해 주셔서 감사합니다. 이것은 엄청난 도움이 됩니다.
먼저 Excel 파일을 복제해야 한다고 명시합니다. 그렇다면 설계된 실험을 만드는 데 별로 관심이 없는 것입니다. Excel 시트에서 특정 시도를 실행하는 데 관심이 있습니다. Excel 표를 JMP로 열고, 시험을 실행하고, 응답을 입력하고, 분석하면 어떨까요?
JMP는 실행 테이블보다 더 잘할 수 있기 때문에 항상 JMP를 Excel 테이블과 일치시키는 데 어려움이 있습니다.
귀하의 테이블에서 본 몇 가지 문제:
요인을 지정할 때 요인이 연속적인 경우(예: 날당 이송, 절단 속도 및 절삭 폭) 해당 요인을 범주형이 아닌 연속으로 지정하십시오. 그것들을 불연속형으로 지정하는 유일한 이유는 설계에 특정 수준을 강제하기 위한 것입니다. 진정으로 그렇게 하려면 고차 모델을 지정하거나 이산 숫자 옵션을 사용하십시오.
요인을 연속적으로 만들 때(도구 이름 제외) 주효과 전용 모델(첨부 설계)에 대해 45런 설계를 생성했습니다. 그런 다음 JMP에서 생성한 맞춤형 설계를 Excel 표와 비교했습니다. JMP 사용자 정의 설계는 모든 모형 항에 대해 동일하거나 더 나은 검정력을 가졌습니다. JMP 설계는 대부분의 설계 공간에서 Excel 테이블보다 예측 분산이 더 낮았습니다(심한 경우에는 매우 근접했습니다). 결과를 사진으로 첨부했습니다. 결론적으로 JMP는 더 나은 설계가 존재하더라도 열등한 설계를 제공하지 않습니다.
JMP를 사용하여 이러한 방식으로 디자인을 만들면 요인이 두 가지 수준으로 제한됩니다. 실험은 효율성에 관한 것입니다. 원하는 모델을 추정하기 위해 가능한 적은 시도를 하십시오. 그런 다음 모델을 사용하여 최적의 설정을 결정합니다. 프로세스를 최적화하기 위해 그리드의 모든 조합을 시도할 필요는 없습니다. 이 접근 방식에서는 주효과 모델만 지정했기 때문에 연속 요인에 대해 2개 이상의 수준이 필요하지 않습니다. 두 가지 이상의 수준에서 실험을 수행하는 것은 낭비입니다.
왜 세 번째 수준을 주장합니까? 대부분의 경우 곡선 응답을 기대하기 때문입니다. 따라서 곡률을 추정하는 데 사용할 모델은 반응 표면 모델입니다. JMP에서 RSM 버튼을 클릭하여 반응 표면 모델(JMP RSM Design으로 첨부된 디자인)을 얻었습니다. 2차 효과를 추정하는 데 필요하기 때문에 3단계가 강제 적용됩니다. 그런 다음 이 45회 실행 사용자 지정 RSM 디자인을 Excel 표와 비교했습니다. 다시 말하지만 JMP 맞춤형 RSM 디자인은 첨부된 그림과 같이 우수합니다.
JMP는 특정 실행표를 일치시키는 것이 아니라 가능한 한 가장 잘 설계된 실험을 생성하도록 설계되었다는 점을 기억하십시오. 런 테이블이 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. JMP에서 Excel 테이블과 일치하는 테이블을 "생성"하도록 하는 유일한 방법은 DOE > Classical > Full Factorial을 사용하는 것입니다. 모든 요인을 지정하고 설계를 생성합니다. 그런 다음 원하지 않는 조합을 수동으로 제거해야 합니다. 해당 조합을 수행하지 않으면 전체 요인 설계를 실행하지 않기 때문에 마지막 조각은 수동이어야 합니다. 그렇기 때문에 JMP는 설계를 자동으로 구축하지 않습니다. 그것이 맞춤형 디자인의 목적입니다. 실제로 적절하지 않은 디자인을 억지로 맞추려고 하기보다는 특정 상황에 맞는 디자인을 만드는 것입니다.
실험 설계에 대한 수업을 듣거나 Goos와 Jones의 Optimal Design of Experiments 책을 보고 설계 생성에 대한 더 많은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 도움이 되었기를 바랍니다.
Compare JMP Design to Excel TableCompare JMP Design to Excel TableJMP 설계를 Excel 표와 비교
Compare JMP RSM Design to Excel TableCompare JMP RSM Design to Excel Table JMP RSM 설계를 Excel 표와 비교
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면알겠습니다. 두 개의 데이터 테이블을 첨부하세요. 하나는 JMP와 같은 통계적 소프트웨어를 사용하여 복제하고 평가해야 하는 Excel로 만든 것이고 JMP로 만든 맞춤 데이터 테이블은 잘못된 것입니다. 나는 복제 상자에 0을 넣었고 이전에 게시한 매개 변수의 그림에 있다고 생각합니다. 이전 이메일에서 말했듯이 제 목표는 엑셀 DOE를 복제하고 평가하는 것입니다. 어떡해? 몇 가지 테스트를 해보았지만 JMP에서 내 문제를 해결할 수 있는 것을 찾을 수 있었습니다. 네 맞습니다. custome 디자인에는 전체 계승에 대한 옵션이 없지만 제한 DOE 평가를 사용하기 위해 계승의 순서를 반전했기 때문에 그렇게 했습니다.
Besr 안부와 좋은 한 주 되세요
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면아치형,
사진을 공유하는 대신 JMP 데이터 테이블을 공유해야 합니다. 그것은 일이 잘못될 수 있는 곳을 결정하는 데 필요한 정보를 갖게 될 것입니다. 귀하가 제공한 캡처에서 복제된 실행을 확인하지 못했습니다(모든 줄을 자세히 살펴보지 않았습니다). 그러나 만약 있다면, 맞춤 설계 알고리즘이 특정 시행을 반복하는 것이 새로운 설계 포인트보다 모델을 추정하는 데 더 유익하다고 판단했기 때문입니다. 맞춤형 디자인은 귀하가 지정한 모델을 기반으로 디자인을 선택합니다. 화면 캡처 중 하나에는 주 효과 모델만 지정되어 있고 상호 작용은 없습니다. 해당 모델의 경우 45번의 시행이 필요하지 않지만 그렇게 많이 요청했기 때문에 JMP는 일부 실행을 반복할 가능성이 높습니다.
또한 "맞춤 설계에서 전체 요인 옵션을 지정"할 때 이러한 반복이 발생한다고 말씀하셨습니다. 맞춤형 디자인에는 "전체 요소 옵션"이 없습니다.
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면맞춤형 디자인의 전체 요소 옵션에서도 중복 값을 얻었습니다. 왜 그런지 말씀해 주시겠습니까?
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면업데이트된 정보: 세 가지 요인에 대해서도 일부 반복 매개변수가 있습니다. 반복 값을 차단하는 방법이 있습니까? 업로드된 사진
3 factors3 factors3가지 요인
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면업데이트된 정보: 세 가지 요인에 대해서도 일부 반복 매개변수가 있습니다. 반복 값을 차단하는 방법이 있습니까? 업로드된 사진
3 factors3 factors3가지 요인
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면안녕하세요, 저는 튜토리얼을 읽고 허용되지 않는 조합의 맞춤형 디자인과 솔직히 말해서 일부 중복 값이 있는 이상한 테이블을 제공하고 때로는 누락된 값이 있는 이유를 모르겠습니다. , 절단 너비 및 절단 속도도 괜찮았습니다. 그러나 4를 함께 수행했을 때 재앙이 시작되고 일부 중복 값과 누락된 값이 발견되었습니다. 이유를 말씀해 주시겠습니까? 모든 매개 변수와 테이블을 게시합니다. 제발 도와주실 수 있나요?
친애하는
DOEDOE암사슴
ParametersParameters 매개변수
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면완전한 요인 설계를 완료할 수 없기 때문에 완전한 요인 설계를 원하지 않을 것입니다. 허용되지 않는 조합의 맞춤형 디자인이 더 나은 선택이 될 것입니다. 도움말 메뉴 아래 책 섹션에 있는 실험 설계 가이드를 참조해야 합니다.
또한 이러한 모든 조합을 실행하지 않기 때문에 도구와 절삭 폭 사이의 상호 작용을 예측할 수 없습니다. 해당 항은 모형에 있어서는 안됩니다.
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면업데이트된 정보: 이전 이메일과 관련하여 내 DOE를 2개의 전체 요소로 분할했습니다. 하나는 절단 너비가 1인 DOE이고 다른 하나는 4.3입니다. 내 응답을 DOE 모델에 맞추기 위해 이렇게 했습니다. 컷 1의 너비에 대한 다음 결과이지만 해당 응답에도 관심이 있기 때문에 작동하지 않습니다.
FirstFirst첫 번째
Result 2Result 2 결과 2
ResultResult 결과
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면원하는 대로 DOE를 얻으려면 어떻게 해야 합니까? 기계 링 매개 변수로 작업하고 있으므로 3개의 도구가 있고 그 중 2개는 예 1과 5의 조건에서 절단할 수 있지만 하나의 도구는 특수한 경우이므로 1에서만 절단할 수 있으므로 그 이유를 설명하겠습니다. 나는 단지 하나의 도구에 대한 전체 계승에서 5의 일부를 지연시킵니다. 이 특성으로 DOE를 어떻게 개발할 수 있습니까?
친애하는
Desired DOEDesired DOE원하는 DOE
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면완전 계승을 설계했지만 완전 계승을 완료하지 않았습니다. 그것은 당신의 혼란스러운 결과로 이어질 수 있습니다. 일부 실행을 완료하지 않는 것은 맞춤형 설계와 동일하지 않습니다. 맞춤형 디자인은 지정된 모델에 최적입니다. 시행 중 일부를 놓치면 실제로 일부 모형 항을 추정할 수 없게 될 수 있습니다.
모델 창과의 혼동은 데이터를 이해하지 않고는 답할 수 없습니다.
첫 번째 게시물에서 말했듯이 혼합 반응 표면 모델은 혼합 요인이 있는 경우에만 사용됩니다. 귀하의 상황에 적용되지 않으므로 무시해도 됩니다. 이를 사용하는 경우 본질적으로 모델의 모든 수학과 해석을 완전히 변경하는 무절단 모델을 적합하게 됩니다. 사용하지 마십시오.
Pareto 화면 캡처에서 마지막 용어가 테스트되지 않은 것으로 나타납니다(효과에 대한 누락된 값). 이로 인해 누락된 실행으로 인해 원하는 모델에 맞출 수 없다고 믿게 되었습니다. JMP 보고서에 Singularity Details 부분이 표시됩니까? 그렇다면 제가 맞습니다. 데이터를 통해 추정할 수 있는 모델을 구축해야 합니다.
마지막으로 JMP의 기본 반응 표면 모델은 전체 요인 설계와 연결된 모델이기 때문에 기본값입니다. 전체 디자인을 실행하지 않았습니다. 따라서 모델이 올바르지 않을 수 있습니다. 디자인을 변경했다면 모델을 변경해야 합니다.
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면전체 계승을 수행했지만 실험에서 한 매개변수가 쓸모가 없었기 때문에 한 부분을 잘라냈습니다. 맞춤형 DOE에 가깝고(내 DOE는 완전 요인 3x2x3x3=54 테스트이지만 저는 45개를 했습니다.) JMP에서 생성되었습니다. 내 의심은 모델 맞추기 섹션에 있으며 보다 구체적으로는 모델 효과 구성 부분에 있습니다. 그림을 참조하십시오. 기본 옵션은 반응 표면이지만 분명히 결과가 Minitab과 다르기 때문에 게임을 시작했고 혼합 반응 표면이 가장 가까운 결과라는 것을 알았습니다. 내 질문은 왜 행복합니까? 둘의 차이점은 무엇입니까?. 내 데이터를 보낼 이메일이 있습니까?
Fit Model DialogFit Model Dialog모형 맞춤 대화상자
Re: 반응 표면 VS 혼합물 반응 표면나는 여러 측면에서 약간 혼란 스럽습니다.
어떤 디자인으로 제작되었는지 설명해주세요. JMP에서 만들었습니까?
믹스 디자인이었나요? 혼합물 설계에는 요인의 일부 또는 전부를 더하면 특정 양(일반적으로 1)이 되는 제약 조건이 있습니다. 그렇지 않은 경우 혼합 반응 표면 옵션을 무시하십시오.
데이터를 공유할 수 있습니까?
또한 여러 응답이 있었기 때문에 JMP 적합 모형 대화 상자에는 대화 상자의 Y 역할에 나열된 모든 응답이 있었습니다. 이 경우 표시되는 효과 요약 표는 실제로 모든 응답에 대한 각 모델 용어에 대한 가장 낮은 p-값을 나열합니다. (혼란의 일반적인 지점).
이 토론 게시판의 사람들은 기꺼이 도와주겠지만 도움을 주기 위해서는 더 자세한 정보가 필요합니다.
