DOE quando la risposta Y è un vettore (es: Y è una curva)<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Sto lavorando con un semplice DOE 3² per vedere l'influenza di 2 variabili sulla forma di una curva. Quindi la mia risposta Y non è un singolo valore ma una curva, vale a dire Y qui è un vettore (contenente le coordinate y dei punti che formano la curva).
Mi chiedevo se in JMP esistesse un modo per utilizzare il vettore Y come risposta intera invece di eseguire lo script classico su ogni punto che crea la curva, che è laboriosa.
Grazie per l'aiuto!
Ri: DOE quando la risposta Y è un vettore (es: Y è una curva)Quentin,
Se il mondo reale non fosse così complicato, potresti semplicemente adattare una normale distribuzione al PSD. Quindi avresti solo due (anziché 40) parametri che descrivono completamente il PSD. Tuttavia, le distribuzioni probabilmente non si adattano a una distribuzione parametrica, quindi è necessario concentrarsi su misure non parametriche.
La mia impressione è che ci siano pochissime funzionalità del PSD di cui ti devi preoccupare. Anche se si è utilizzato un modello PLS, è probabile che si riducano i valori di 40 "X" fino a due o tre proprietà essenziali, come il centro della distribuzione e quanto sia massimo o piatto. Tutti questi possono essere catturati dal 10 °, 50 ° e 90 ° percentile - e la differenza tra di essi - per catturare essenzialmente le principali caratteristiche della distribuzione delle dimensioni delle particelle. Inoltre, queste misure sono probabilmente più familiari agli scienziati e agli ingegneri che lavorano sul problema (KISS).
È anche probabile che la PSD non sia l'unico attributo (risposta) di preoccupazione. Proprietà come flusso, superficie, umidità, ecc. Possono essere ancora più importanti per risolvere il problema. Questo è dove il PLS o MANOVA potrebbe essere interessante.
Greg
Ri: DOE quando la risposta Y è un vettore (es: Y è una curva)Penso che una risposta praticabile dipenderà in qualche modo dalla qualità dei tuoi dati e da cosa desideri utilizzare i risultati dell'analisi.
Si potrebbe provare a modellare i valori Y che costituiscono la risposta funzionale usando PLS, oppure si potrebbe provare un qualche tipo di estrazione delle caratteristiche che è quindi oggetto di ulteriori analisi. Il suggerimento di Sebastian sopra potrebbe essere considerato un esempio di quest'ultimo, ma presume che tu possa trovare un modello utile, idealmente con parametri che hanno qualche rilevanza scientifica o tecnologica. Un'altra 'caratteristica' potrebbe essere l'area sotto la curva (probabilmente tra alcuni limiti rilevanti), o una regressione quantile (che potrebbe essere appropriata per una distribuzione della dimensione del campione).
Vedere:
Modelli a minimi quadrati parziali
http://www.jmp.com/support/help/Distribution_Option_in_Generalized_Regression.shtml
Ri: DOE quando la risposta Y è un vettore (es: Y è una curva)Caro Sebastian,
Grazie per l'aiuto. Anzi, penso che questa sia l'unica soluzione per il momento. Tuttavia, ciò implica che è possibile adattare un modello ai dati che non è sempre possibile.
Comunque ci proverò!
Grazie ancora!
Ri: DOE quando la risposta Y è un vettore (es: Y è una curva)Recentemente ho avuto un problema simile. Non penso che esista una soluzione diretta. Abbiamo fatto quanto segue:
1. Adattare un modello non lineare utilizzando la piattaforma non lineare per ogni singola corsa. Nel nostro caso un Michaelis-Menten-fit ha funzionato abbastanza bene.
2. Quindi abbiamo usato i due parametri di Michaelis Menten come variabili di risposta per il nostro DOE.
In questo modo abbiamo avuto una sorta di modello gerarchico: X => Non lineare-Fit-Parametri == Y (che rappresenta le caratteristiche rilevanti della curva).
Se non sei di fretta, potresti visitare il JMP Discovery Summit 2016 ad Amsterdam, dove il mio capo presenterà (presumendo ovviamente che i suoi interventi saranno accettati) esattamente questo progetto.
Sebastian
Ri: DOE quando la risposta Y è un vettore (es: Y è una curva)Caro Smoore2, grazie per il tuo aiuto, ma penso che non sia stato abbastanza chiaro.
In realtà sto cercando di modellare l'effetto di 2 soli fattori sperimentali sulla forma della curva, che non può essere modellata facilmente dalla funzione ay = f (x) (questa curva è in realtà la distribuzione delle dimensioni delle particelle di un materiale dopo il suo trattamento da parte dell'apparato studiato). Quindi i valori x sono fissi, non sono una variabile ma i corrispondenti valori y sono.
L'unica soluzione che ho trovato per ora è quella di modellare il mio problema in questo modo per le mie 11 serie che ho:
- Prima colonna: valori (+1, 0 o -1) per il fattore # 1,
- 2a colonna: valori (+1, 0 o -1) per il fattore # 2,
- Colonna 3 a 42:
- Intestazione colonna = x - valore: valori y corrispondenti per x.
Questo è molto laborioso in quanto devo trattare ogni valore x separatamente e vorrei trattare ogni x-value in una volta per vedere l'influenza dei miei fattori sulla curva y = f (x) globale su non su ogni singolo ( xi, yi) coppie.
Spero che la mia spiegazione sia chiara e che qualcuno abbia un'idea di cosa potrei fare!
Grazie per l'aiuto!
Ri: DOE quando la risposta Y è un vettore (es: Y è una curva)Quentin, sembra che tu abbia effettivamente due variabili di risposta per il tuo DOE - i valori x e y della tua risposta vettoriale. Puoi facilmente modellare ogni variabile di risposta con i risultati del tuo DOE. Potrebbe esserci qualche difficoltà se c'è una forte interazione tra le variabili x e y, nel qual caso potresti includere il valore x nel modello predittivo per la ye viceversa. Non sono sicuro che sia totalmente "kosher", ma è quello che farei per vedere se funziona.
