Configuración de restricciones en un diseño óptimo.Hola,
Soy un nuevo usuario de JMP y tengo algunos problemas con mi primer diseño óptimo.
El objetivo es agregar 1 aditivo a un polímero para facilitar el proceso => encontrar el aditivo más eficiente y el nivel más bajo. Entonces, tengo 2 tipos de molde (categórico), 2 grados de polímero (continuo) y 6 aditivos tipo (categórico).
He definido como valores para el polímero el porcentaje de vertido más alto y más bajo (0.2 - 1.4%).
Ahora, tengo que definir restricciones lineales pero no sé cómo definirlas.
Ya he leído la parte dedicada en la guía del DOE, pero no está claro.
Gracias de antemano por su ayuda
Olivier
Re: configuración de restricciones en un diseño óptimoMuchas gracias Mark por tu ayuda.
Sí, todos los aditivos tienen un rango óptimo de dosificación. En otro lado, también tenemos algunas restricciones económicas, ya que el uso del aditivo no debe ser más alto que un costo específico.
Implementaré tu proceso.
Una vez más, muchas gracias !!!
Re: configuración de restricciones en un diseño óptimoDebería decir que la interfaz de usuario del filtro solo está disponible cuando define las restricciones. Se reemplaza con las expresiones reales booleanas escritas en el lenguaje de scripting JMP. Creo que la imagen y la explicación anterior deberían aclarar las expresiones. Debe poder modificarlos para adaptarse a su situación.
Re: configuración de restricciones en un diseño óptimoAquí está el script JMP que puede ejecutar para reproducir el simulacro que hice para que pueda ver cómo se hace y ajustarlo según su propósito.
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Categorical, {"M1", "M2"}, "Mould", 0 ),
Add Factor( Continuous, 0.2, 1.4, "Polymer Grade", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"A1", "A2", "A3", "A4", "A5", "A6"}, "Additive", 0 ),
Set Random Seed( 66045 ), Number of Starts( 3834 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 24 ),
Disallowed Combinations(
Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 & Additive == 1 | Polymer Grade
>= 0.2 & Polymer Grade <= 0.4 & Additive == 2 | Polymer Grade >= 0.2 &
Polymer Grade <= 0.5 & Additive == 3 | Polymer Grade >= 1 & Polymer Grade
<= 1.4 & Additive == 4 | Polymer Grade >= 1.2 & Polymer Grade <= 1.4 &
Additive == 5
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);Re: configuración de restricciones en un diseño óptimoGracias por los detalles de tu experimento. Creo que usted dijo que ya definió el nivel aditivo de esta manera, pero asegúrese de que la definición abarque todo el rango de nivel aditivo. No podrá utilizar la restricción lineal en este caso debido a los factores categóricos. Recomiendo usar el Filtro de combinaciones no permitidas, donde puede especificar las condiciones que se excluirán con la misma interfaz de usuario que el Filtro de datos.
Sigue estos pasos:
- Abre el Definir restricciones de factor contorno.
- Seleccione Usar Combinaciones prohibidas Filtro .
- Seleccionar Grado de polímero y Aditivo .
- Hacer clic Añadir .
- Seleccione el primer nivel de Aditivo .
- Selecciona el rango no permitido de grado polimérico.
- Haga clic en O y repita los pasos 3-7 para todas las combinaciones no permitidas.
Aquí me burlé de su experimento en el que el grado de polímero debería limitarse a 0.2 a 1.2 para el Aditivo 1 (por lo tanto, rechazar 1.2-1.4) y 0.4 a 1.4 para el Aditivo 2 (por lo que no permitir 0.2-0.4):
Además, tenga cuidado de no restringir el rango innecesariamente . Por supuesto, no conozco su razonamiento para estas restricciones, pero es tentador adivinar la región en la que el rendimiento es el mejor y restringir el rango en consecuencia. Este enfoque tiene varias desventajas. Usted podría adivinar mal. Su rango restringido producirá un efecto menor en la respuesta. La estimación del parámetro tendrá mayor varianza. El poder para encontrar un efecto significativo será menor. Incluso podría causar una singularidad donde el conjunto de todas las regiones no permitidas no permita la estimación de todos los parámetros en su modelo. De modo que siempre mantenga los rangos lo más amplios posible, ya que, a diferencia de una prueba, El propósito de un experimento es proporcionar los mejores y más poderosos datos para respaldar la estimación del modelo. .
Re: configuración de restricciones en un diseño óptimoDe hecho, cada aditivo tiene tasas específicas (bajas y altas) y son diferentes para cada producto.
Los límites del factor continuo (polímero) corresponden al nivel más bajo y más alto para todos los aditivos.
Entonces, con las restricciones lineales, me gustaría restringir más el nivel de cada aditivo.
Espero que mi respuesta sea clara.
Re: configuración de restricciones en un diseño óptimo¿Cuáles son las restricciones lineales que deseas definir?
