Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseBonjour, experts JMP, cette question me tracasse depuis longtemps. J'espère obtenir une réponse avec votre aide.
J'essaie de faire du RSM avec un DV et deux IV, tous continus et je me demande comment créer un graphique tridimensionnel comme indiqué ci-joint. J'ai vu ce graphique dans un article qui utilise des conceptions similaires et j'espère que JMP aura cette fonction de création de ce graphique. Merci!
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseSuivi : c'est la formule fournie par l'article. Je me demande si JMP pourrait faire le test automatiquement. Merci.
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseVotre réponse est très réfléchie, Mark, surtout. instructif pour un nouvel apprenant comme moi.
En lisant davantage de littérature, je suis tombé sur un terme appelé « test de surface », comme le montre la capture d'écran ci-jointe. Puis-je demander à JMP de le faire ? Merci!
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseNous utilisons des méthodes objectives (par exemple, plan d'expériences, analyse de variance, régression linéaire) qui impliquent des décisions subjectives. Quel niveau d'alpha dois-je utiliser pour mon inférence ? Est-ce que je considère également le importance d'un facteur ainsi que son signification statistique ? De plus, il existe de nombreuses statistiques et critères disponibles en plus de F ratio qui teste la signification de l’ensemble du modèle. Lesquels dois-je utiliser ? Comment fonctionnent-ils et comment m’informent-ils ?
Donc un p -valeur de 0,0657 pour un F un rapport de 4,1521 avec seulement 5 degrés au dénominateur n’est pas un test d’hypothèse particulièrement solide. 9 DF ont été abandonnés pour équiper l'ensemble du modèle. Si j'élimine les termes sans importance et insignifiants (ht*temp, ht*gl ratio, ht*ht et gl*temp), le F le ratio est de 11,2338 avec 9 DF au dénominateur, soit presque deux fois plus et le p -la valeur est maintenant de 0,0012. Le R Carré et carré R ajusté un plus conforme à chacun après avoir réduit le modèle. Le premier modèle était sur-ajusté, ce qui, entre autres, affaiblissait le test.
Nous sommes à l'ère du « big data », mais nous devons toujours nous efforcer d'utiliser avec soin toutes les méthodes développées pour de petits ensembles de données comme cet exemple. Il n'y a pas Facile bouton à avoir.
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseMerci Marc. Votre réponse est très utile, comme toujours.
Encore une question sur RSM. Dans l'exemple de bibliothèque de données, l'ensemble de données original Oder Control a été utilisé pour démontrer le RSM. J'ai vu que dans la section Analyse de variance, F=4,15 et p=0,06, ce qui signifie que le modèle n'est pas significatif à alpha=0,5. Dans la régression multiple, on m'a appris qu'il ne faut pas continuer lorsque votre modèle global n'est pas significatif. La même règle s’applique-t-elle aux modèles RSM ? Avez-vous une référence sur cet aspect ? Merci!
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseJe dois ajouter que la raison de l'omission de l'utilisation de la couleur comme vous le voyez dans l'exemple MINITAB n'est pas un oubli. JMP utilise la couleur dans Contour Profiler pour indiquer les zones de valeurs de réponse non autorisées. Vous pouvez définir la limite basse ou haute et voir ce que je veux dire. La couleur est déterminée par la réponse. Si vous avez plusieurs réponses, elles peuvent toutes être visualisées simultanément avec leurs régions non autorisées individuelles sous forme de zones ombrées transparentes superposées. La zone blanche est la région où la réponse satisfera à toutes les limites.
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseÀ ma connaissance, il n'est pas possible de remplir les zones isométriques avec de la couleur dans Contour Profiler.
Vous pouvez produire des régions colorées dans le tracé de contour si vous enregistrez le modèle en tant que formule de prédiction de colonne.
Sélectionnez la commande Remplir les zones dans le triangle rouge. Vous pouvez changer la couleur en sélectionnant la commande Thème de couleur dans le même menu.
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseLes données sont jointes ici au cas où vous voudriez jouer avec. Merci!
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseBonjour, je viens de consulter les ressources que vous avez indiquées et j'ai trouvé le graphique ci-joint du Fit Model-RSM. Cela commence à ressembler à celui de l’article publié, mais pas tout à fait. Y a-t-il un moyen de remplir la couleur comme sur le papier ? Est-ce que j'ai raté quelque chose ? Merci!
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseSuivez les instructions ci-dessus mais sélectionnez le Profileur de contours . Assurez-vous de lire le chapitre sur ce profileur dans le même guide ! Surtout la partie concernant la commande Contour Grid.
De plus, sélectionnez Graphique > Tracé de contour . Cette plateforme est documentée dans le Aide > Livres > Graphiques essentiels livre-guide.
Les tracés de contour sont largement pris en charge, mais vous devez lire un peu pour trouver les commandes et les options qui produisent le résultat souhaité.
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseSalut Marc, merci beaucoup. Tellement utile !
Une question complémentaire : existe-t-il un moyen de produire un tracé de contour comme le montre l'image ci-jointe ? J'ai vu ce tracé dans une étude avec RSM réalisée dans Minitab. Merci mille fois !
Re : Graphique pour la méthodologie de la surface de réponseJe suppose que vous avez utilisé JMP pour concevoir l'expérience et stocker la conception dans une table de données JMP. De plus, je suppose que vous adaptez le modèle RSM en utilisant Analyser > Modèle adapté ou en exécutant le Modèle script de tableau.
À ce stade, vous souhaitez utiliser un profileur. Cliquez sur le triangle rouge à côté de Ajuster les moindres carrés et sélectionnez Profilage factoriel > Profileur de surfaces . Vous pouvez en savoir plus sur ce profileur dans Aide > Livres > Ajustement de modèles linéaires .
