DOE, wenn die Y-Antwort ein Vektor ist (Beispiel: Y ist eine Kurve)<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich arbeite mit einem einfachen 3²-DOE, um den Einfluss von 2 Variablen auf die Kurvenform zu sehen. Meine Antwort Y ist also kein einzelner Wert, sondern eine Kurve. dh Y ist hier ein Vektor (enthält die y-Koordinaten der Punkte, die die Kurve bilden).
Ich habe mich gefragt, ob es in JMP eine Möglichkeit gibt, den Y-Vektor als ganze Antwort zu verwenden, anstatt das klassische Skript für jeden Punkt auszuführen, der die Kurve macht, was mühsam ist.
Danke für deine Hilfe!
Re: DOE, wenn die Y-Antwort ein Vektor ist (Beispiel: Y ist eine Kurve)QUentin,
Wenn die reale Welt nicht so kompliziert wäre, könnten Sie einfach eine Normalverteilung an die PSD anpassen. Dann hätten Sie nur zwei (statt 40) Parameter, die die PSD vollständig beschreiben. Die Verteilungen passen jedoch wahrscheinlich nicht zu einer parametrischen Verteilung, daher müssen Sie sich auf nichtparametrische Kennzahlen konzentrieren.
Meine Vermutung ist, dass es nur wenige Funktionen der PSD gibt, über die Sie sich Sorgen machen müssen. Selbst wenn Sie ein PLS-Modell verwendet haben, reduziert es wahrscheinlich die 40 "X" -Werte auf zwei oder drei wesentliche Eigenschaften, z. B. das Zentrum der Verteilung und wie hoch oder niedrig sie ist. Alle diese Werte können vom 10., 50. und 90. Perzentil erfasst werden - und der Unterschied zwischen ihnen -, um im Wesentlichen die Hauptmerkmale der Partikelgrößenverteilung zu erfassen. Diese Maßnahmen sind wahrscheinlich auch den an dem Problem arbeitenden Wissenschaftlern und Ingenieuren (KISS) vertraut.
Es ist auch wahrscheinlich, dass die PSD nicht das einzige beunruhigende Attribut (Antwort) ist. Eigenschaften wie Fluss, Oberfläche, Feuchtigkeitsgehalt usw. können für die Lösung des Problems noch wichtiger sein. Hier könnte der PLS oder MANOVA interessant sein.
Greg
Re: DOE, wenn die Y-Antwort ein Vektor ist (Beispiel: Y ist eine Kurve)Ich denke, dass eine brauchbare Antwort etwas von der Qualität Ihrer Daten abhängt und wofür Sie die Ergebnisse der Analyse verwenden möchten.
Sie könnten versuchen, die Y-Werte zu modellieren, aus denen sich die funktionale Antwort zusammensetzt, oder Sie probieren eine Feature-Extraktion aus, die dann weiter analysiert wird. Der obige Vorschlag von Sebastian könnte als Beispiel für letzteres angesehen werden, setzt jedoch voraus, dass Sie ein nützliches Modell finden können, idealerweise mit Parametern, die eine gewisse wissenschaftliche oder technologische Relevanz haben. Ein anderes "Merkmal" könnte die Fläche unter der Kurve sein (möglicherweise zwischen einigen relevanten Grenzen) oder eine Quantilregression (die möglicherweise für eine Verteilung der Stichprobengröße geeignet ist).
Sehen:
Teilweise kleinste Quadrate-Modelle
http://www.jmp.com/support/help/Distribution_Option_in_Generalized_Regression.shtml
Re: DOE, wenn die Y-Antwort ein Vektor ist (Beispiel: Y ist eine Kurve)Lieber Sebastian,
Danke für deine Hilfe. Ich denke, dies ist die einzige Lösung für die Zeit. Dies bedeutet jedoch, dass Sie ein Modell an Ihre Daten anpassen können, was nicht immer möglich ist.
Wie auch immer, ich werde es versuchen!
Danke noch einmal!
Re: DOE, wenn die Y-Antwort ein Vektor ist (Beispiel: Y ist eine Kurve)Ich hatte kürzlich ein ähnliches Problem. Ich glaube nicht, dass es eine direkte Lösung gibt. Wir haben folgendes gemacht:
1 Passen Sie ein nichtlineares Modell mit der nichtlinearen Plattform für jeden einzelnen Lauf an. In unserem Fall hat ein Michaelis-Menten-Fit ziemlich gut funktioniert.
2 Dann haben wir die beiden Parameter der Michaelis-Menten-Anpassung als Antwortvariablen für unser DOE verwendet.
Auf diese Weise hatten wir eine Art hierarchisches Modell: X => Nichtlinear-Fit-Parameter == Y (repräsentiert die relevanten Charakteristiken der Kurve).
Wenn Sie keine Eile haben, sollten Sie den JMP Discovery Summit 2016 in Amsterdam besuchen, wo mein Chef genau dieses Projekt vorstellen wird (vorausgesetzt, sein Vortrag wird angenommen).
Sebastian
Re: DOE, wenn die Y-Antwort ein Vektor ist (Beispiel: Y ist eine Kurve)Sehr geehrter smoore2, vielen Dank für Ihre Hilfe, aber ich glaube, ich war nicht klar genug.
Ich versuche eigentlich die Wirkung von zu modellieren Nur 2 experimentelle Faktoren auf der Kurvenform, die mit der Funktion ay = f (x) nicht leicht modelliert werden kann (diese Kurve ist tatsächlich die Teilchengrößenverteilung eines Materials nach seiner Behandlung durch den untersuchten Apparat). Die x-Werte sind also fest, sie sind keine Variablen, sondern die entsprechenden y-Werte.
Die einzige Lösung, die ich vorerst gefunden habe, ist, mein Problem auf diese Weise für meine 11 Läufe zu modellieren, die ich habe:
- Erste Spalte: Werte (+1, 0 oder -1) für Faktor # 1,
- 2. Spalte: Werte (+1, 0 oder -1) für Faktor # 2,
- Spalte 3 bis 42:
- Spaltenkopf = x - Wert: korrespondierende Y-Werte für x.
Dies ist sehr mühsam, da ich jeden x-Wert separat behandeln muss und ich möchte jeden x-Wert auf einmal behandeln, um den Einfluss meiner Faktoren auf die globale y = f (x) -Kurve zu sehen, nicht auf jeden einzelnen ( xi, yi) Paare.
Ich hoffe, meine Erklärung ist klar und jemand hat eine Vorstellung davon, was ich tun könnte!
Danke für deine Hilfe!
Re: DOE, wenn die Y-Antwort ein Vektor ist (Beispiel: Y ist eine Kurve)Quentin, es scheint, als hätten Sie tatsächlich zwei Antwortvariablen für Ihr DOE - die x- und y-Werte Ihrer Vektorantwort. Sie können jede Antwortvariable leicht mit den Ergebnissen Ihres DOE modellieren. Es kann Schwierigkeiten geben, wenn zwischen den Variablen x und y eine starke Wechselwirkung besteht. In diesem Fall können Sie den x-Wert in das Vorhersagemodell für y und umgekehrt einbeziehen. Ich bin mir nicht sicher, ob das wirklich "koscher" ist, aber ich würde tun, um zu sehen, ob es funktioniert.
