製剤とその効果<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは、私は 6 つの成分を使用して 9 つの異なる化学製剤を作成しました (それぞれの異なる重量% を追加)。 9 種類の調合のそれぞれについて、一定量 (g) の副産物を作ります。その量は、調合方法 (比率の追加) によって異なります。 データを分析して理解するための最良の方法は何ですか? 理想的には、副産物の量を最小限に抑えるための最適な配合を決定したいと考えています。 助けてくれてありがとう。
タデ
Re: 製剤とその効果みんなありがとう。 非常に役立ちます。 問題は、実験が JMP 設計ではなく、適切なモデルを見つけるのに苦労したことです。
Re: 製剤とその効果タデ、
9 つの独自の定式化で 5 つの混合因子を持つ Scheffe 3 次を使用している場合、過剰にパラメータ化されたモデル、つまりすべての項を推定するのに十分な df がありません。JMP データセットをサニタイズして共有することをいとわない場合は、受け取ることができるガイダンスが解決策をより迅速に得るのに役立つと思います。また、これらの 9 回の実行は、特定のモデルをサポートするために生成された、適切に設計された混合実験からのものであると想定しています。そうでない場合、特定の任意の混合モデルの推定可能性は、それらの 9 つの点が混合空間をどのようにカバーするかによって、可能になる場合と不可能になる場合があります。すでに Lou と DanO から素晴らしいフィードバックを受け取っているので、彼らのフィードバックを考慮してください。
Re: 製剤とその効果実験の数に基づいて、モデルに追加する項が多すぎると思います。 後退して、主な効果だけを見てください。
Re: 製剤とその効果因子の各列の L PseudoComponent Coding を確認しました。
私
しかし、私は同じ結果を得ています。 Y 値なし 予測プロファイラーにプロファイル ラインがありません。 助けてくれてありがとう。
Re: 製剤とその効果お二方、素早い回答ありがとうございます。
Prediction Profiler で Y スケールを変更しようとしましたが、うまくいきませんでした。 これが私の列情報です。
モデルとして、Scheffe Cubic を選択すると、すべての相互作用がリストされました。 5 つの因子と 9 つの異なる組み合わせがあります。
ありがとう。
Re: 製剤とその効果タデ、
列をダブルクリックすると、列の情報はどのように表示されますか? まず、列が正しくコーディングされていることを確認してください。 これに似ているはずです...
これに似ている場合は、Scheffe 3 次を適合させるのに十分な自由度がない可能性があります。 主効果と双方向の交互作用 (非線形ブレンド) モデルを試しましたか?
Re: 製剤とその効果データがなければ、なぜこれが表示されるのかを正確に知ることは不可能です。 プロファイラーに表示される Y 値の範囲には、実際には応答が含まれていないことが推測されます。 プロファイル ラインが見えるように、Y スケールを変更してみてください。
Re: 製剤とその効果セバスチャン、ルー、
ありがとう。 最終的に、混合計画でシェッフェ多項式を使用しました。 ただし、取得している予測プロファイルは、次のように空白のように見えます。
私は何が欠けていますか？ ご協力いただきありがとうございます。
タデ
Re: 製剤とその効果セバスチャンが言ったことに基づいて、実験状況の「ダミー」混合計画を設定して、結果の配合設計と結果の計画データテーブルを確認できるようにすることが最も役立つと思います. 重量パーセントは、単位 (1) に追加する分数として入力できます。 その「ダミー」実験の列属性メタデータを調べると、実際の製剤実験 JMP ファイルで列属性メタデータを模倣し、混合プロファイラーや予測プロファイラーなどの適切な視覚化ツールを使用して、スクリプト化されたモデルを評価し、関連付けることができます。ミックスデザイン。
Re: 製剤とその効果私はお勧めします：
1. グラフ ビルダーなどを使用して、データを視覚化します。 グラフを使用して、データがどの方向に進んでいるかを把握します。 潜在的な外れ値も確認してください。
2. 次に、「Fit Model」プラットフォームで適切なモデルを見つけようとします。 適合モデル プラットフォームの [属性] の横にある小さな赤い三角形を使用して、モデル内のすべての因子を必ず混合に設定してください。 JMP ヘルプには、混合実験の分析の概要が示されています。化学混合物の例
全体として、そのトピックをまだ認識していない場合は、将来の研究のために製剤の実験計画法 (混合計画) について読むことをお勧めします。
それが役立つことを願って、
セバスチャン
