<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich habe ein benutzerdefiniertes DoE mit 8 Mischungen angehängt, in dem 3 Zutaten konstant sind.Wenn ich das Modell ausführe, sagt der Vorhersageprofiler das Maximum Y1 und Y2 im Rahmen des tatsächlichen Maximums voraus.Aber wenn ich die Wünsche minimiere, erhalte ich negative Werte.Wie erhalte ich diese Zahlen und wie kann ich verhindern, dass Vorhersagen deutlich unter die tatsächlichen niedrigen Antwortwerte fallen?
Bwanders,
Die Zahlen für Y im Prediction Profiler stammen aus der Vorhersageformel für Ihr Modell. Sie können das geschätzte Modell sehen, indem Sie sich die Parameterschätzungen ansehen. Da in Ihrem speziellen Fall keine Replikation erfolgt, passt das Modell perfekt zu den Daten. Wenn Sie jedoch versuchen, die Y-Antwort zu minimieren, durchsucht der Vorhersageprofiler den Designraum und findet eine Position mit einem negativen vorhergesagten Y.
Die lineare Regression geht von einer kontinuierlichen Reaktion aus, daher ist ein negativer Wert für die lineare Regression völlig ausreichend. Wenn Sie die Vorhersagen nur auf positive Ergebnisse beschränken möchten, sollte eine andere Modellierungstechnik verwendet werden, die diese Einschränkung durchsetzen kann. Der eigentliche Übeltäter liegt hier jedoch darin, dass die Kombination, die diese negative Y-Vorhersage liefert, eine Extrapolation ist. Die Position, die Y minimiert, ist der erste Satz von Bedingungen in Ihrer Tabelle, außer dass es sich um X1 Typ = B anstelle von A handelt. Du hast diese Kombination nie gefahren. Wenn Sie ein niedriges X1-Niveau haben, verringert der Wechsel zu X1-Typ = B die Reaktion (siehe Prediction Profiler). In diesem Fall niedrig genug, um einen negativen Wert zu ergeben. Die Trends entsprechen den von Ihnen erfassten Daten, führen jedoch zu einer Extrapolation, da nicht alle Kombinationen erfasst wurden. Ich vermute, dass Sie einen sehr niedrigen Y-Wert erhalten würden, wenn Sie diese Bedingung tatsächlich ausführen würden.
