응답 표면친애하는 JMPers,
저는 JMP의 새로운 사용자입니다. Response Surface (BOX-B)를 사용하여 수식을 최적화하고 있습니다. 나는 세 가지 요소를 가지고 있는데, 각 요소는 세 가지 수준을 가지고 있습니다. 총 14 개의 테스트를 실행합니다 (두 개의 중심점 포함).
내 문제는 이제 ANOVA (F-test)의 전반적인 중요성이 내 유의 수준 (0.05)보다 높다는 것입니다. 적합하지 않은 p- 값이 내 유의 수준보다 높더라도 모델이 적합하지 않습니까? 이걸 내가 어떻게해야합니까?
고마워요!
다시 : 응답 표면첫째, 나는 동의한다. @markbailey 과 @louv 가장 중요하지 않은 상위 용어를 제거하여 전반적인 적합성을 개선하는 데 도움이됩니다.
고려해야 할 몇 가지 사항 만 있습니다.
당신이 혼합체 또는 혼합체 구성 요소로 작업하고 있기 때문에 혼합 된 구성 요소 모두는 완전히 상호 연관되거나 다른 방식은 서로 독립적이지 않을 수 있습니다. 그래서 염두에두고 여러분은 여러분의 모델로 앨리어싱 / 혼란을 일으킬 것입니다 보다 높은 ANOVA (F-Test) 값으로 변환합니다. 이것은 혼합물에 대해 예상되는 행동입니다.
도메인 지식을 기반으로, 작동하지 않거나 나쁜 결과를 줄 것이라고 알고있는 혼합 구성 요소 조합이 있습니까? 그렇다면 우려 사항의 조합이 설계에 포함되지 않도록 제약 조건을 설계에 추가 할 수 있습니다.
시도 할 수있는 다른 적합한 옵션은 Scheffe Cubic으로 더 잘 맞는 지 확인하는 것입니다. 때때로 더 나은 R 스퀘어가 더 나은 predicitve 모델을 의미하지 않기 때문에 조심하십시오. 여기에 효과 요약을 사용하여 모델에 중요하지 않은 상위 용어를 제거하십시오. 모델을 비교하고 어떤 모델이 가장 적합한 지 확인하십시오.
HTH
계산서
다시 : 응답 표면Mark의 평가에 동의하십시오. 중요하지 않은 용어를 삭제하여 잘 보이고 개선 될 수 있습니다.
몇 년 후에 공유 할 추가 사항은 RSM 이전의 스크리닝 요소와 관련하여 "더 많은 즐거움"입니다. 최근에 소개 된 Definitive Screening Designs를 사용하면 25 가지 실행에서 10 가지 요인을 효율적으로 스크리닝 할 수 있습니다. "이 모든 것을 다시해야만한다면 어떻게 할 것인가?"라는 질문에 잠재적으로 몇 가지 하위 최적화를하기 전에 더 많은 요소를 심사해볼 수 있기를 바랬다.
다시 : 응답 표면고마워, 빌. 네, 고무와 고분자를 혼합하고 있습니다. 고려해야 할 다른 것을 지적 해 주시겠습니까? 감사.
다시 : 응답 표면고맙습니다.
다시 : 응답 표면당신이 고무, 과산화물 및 보조제의 혼합물을 만들고있는 것처럼 보이고있는 것을 바탕으로합니다. 이것이 진정으로 당신이하고있는 것이라면, 당신의 모델과 함께 고려해야 할 몇 가지 다른 것들이 있습니다. @markbailey 제안했다.
다시 : 응답 표면X3 * X3 및 X1 * X2와 같이 가장 중요하지 않은 상위 용어를 제거해보십시오. 모델에 맞춤 (Fit Model) 대화 상자에서 피팅 특성을 Stepwise (단계별)로 변경하고 모델 선택에 도움이 될 수 있습니다.
JMP 결과를 공유해 주셔서 감사합니다.
