Profileur de prédiction avec mélangesJ'ai découvert quelque chose d'intrigant, qui peut être facilement vu en utilisant le fichier jmp appelé "Donev mixture data.jmp".
Toute table Mixture DOE peut également être utilisée.
Le fait est que les courbes Prediction Profiler sont différentes selon que vos facteurs d'ingrédients sont définis comme "Mélange" dans la colonne paramètres boîte de dialogue, ou non.
L'image 1 montre la boîte de dialogue des paramètres de colonne, dans laquelle vous pouvez indiquer si votre facteur est un ingrédient d'un mélange :
L'image 2 montre le profileur de prédiction pour le modèle d'ajustement linéaire avec "Amortissement" comme réponse et "CuSO4" ; "Na2S2O3" ; "Glyoxal" comme facteurs. "Mélange" a été spécifié dans les paramètres de colonne pour ces trois facteurs :
Et l'image 3 est le Prediction Profiler que nous obtenons pour le même modèle, mais "Mixture" n'a pas été spécifié dans Paramètres des colonnes "CuSO4", "Na2S2O3" et "Glyoxal" :
Les profileurs de prédiction ont un aspect totalement différent, ce qui pourrait éventuellement conduire à une mauvaise interprétation des résultats...
Une explication ?
Re : Profileur de prédiction avec mélangesMaintenant que je comprends d'où vient la question, permettez-moi d'essayer d'y répondre un peu plus directement. Pour une table de données qui ne provient PAS d'un DOE et qui contient des facteurs de mélange, vous n'aurez qu'à activer la propriété de colonne Mélange. Si les facteurs de mélange totalisent réellement 1 (sans erreur d'arrondi), lors de l'ajustement du modèle, un modèle de Scheffe sera ajusté.
Vous pouvez voir que le modèle de Scheffe est correctement ajusté lorsque vous consultez le rapport d'analyse de la variance. Vous devriez voir une ligne indiquant "Testé par rapport au modèle réduit Y = moyenne". S'il ne correspond pas à un modèle Scheffe, vous obtiendrez probablement des détails sur la singularité ou le tableau ANOVA indiquera "Testé par rapport au modèle réduit Y = 0".
Ainsi, la propriété de colonne Mélange est ce qui permet à JMP d'utiliser le codage de pseudo-composants dans l'analyse et d'ajuster correctement un modèle de Scheffe et de vous fournir le profileur de prédiction approprié.
Le rôle de conception de mélange est nécessaire pour créer une expérience conçue avec un facteur de mélange. Cela n'a vraiment rien à voir avec l'analyse et entre en jeu si vous utilisez cette colonne dans la création de la conception.
Passons maintenant à votre question sur les deux modèles.
La réponse est OUI, il y a une différence. Un modèle sans intersection indique que la réponse moyenne globale est égale à 0, il n'est donc pas nécessaire de l'estimer, alors que le modèle de Scheffe a en fait une moyenne. Il est simplement inclus dans les estimations des paramètres. Vous souvenez-vous de la ligne dans la sortie de la table ANOVA que j'ai mentionnée plus tôt ? C'est la différence.Cependant, dans ce premier scénario avec le modèle sans interception, JMP verra en fait que les facteurs totalisent 1 avec la case sans interception cochée et ajustera ensuite le modèle de Scheffe pour vous (encore une fois, regardez au rapport de table ANOVA pour vérifier cela). Je ne sais même pas comment faire en sorte que JMP s'adapte à ce premier modèle dans cette question.
J'espère que ça aide.
Re : Profileur de prédiction avec mélangesMerci Dan pour cette explication utile.
Vous avez tout à fait raison sur le fait qu'il ne devrait jamais y avoir de raison de supprimer la propriété "Mélange" dans les paramètres de colonne. Mais dans certains cas auxquels j'ai été confronté, j'ai dû construire des modèles prédictifs sur des données externes (mélange) qui ne provenaient pas d'un DOE, et pour lesquelles la propriété "Mélange" n'était pas précisée dans les tableaux.
Au fait, il y a en fait deux options dans les paramètres de colonne : "Mixture" et "Design Role / Mixture" (voir image ci-dessous). Je ne sais pas quel est l'effet de la sélection d'une seule ou des deux options avant de générer le modèle Fit.
Enfin, existe-t-il une différence statistique entre :
- un modèle sans ordonnée à l'origine, sans termes XiXj ni Xi², utilisant sans mélange facteurs, et une contrainte linéaire spécifiée sur le Xi à ajouter à 1
et:
- un modèle de Scheffé, utilisant mélange facteurs, sans terme XiXj ?
Merci encore pour votre aide.
Re : Profileur de prédiction avec mélangesIl y a une explication.
Afin de faire correspondre vos images, je devais faire plus que simplement supprimer la propriété de la colonne Mélange. Dans la fenêtre Fit Model, j'ai également dû supprimer le "&Mixture" des effets principaux. Lorsque j'ai essayé d'exécuter un modèle, JMP a averti qu'il me manquait un effet (longueur d'onde). Cela donne alors un indice sur ce qui se passe.
Avec les propriétés du mélange et la balise sur les effets du mélange, JMP correspondra à ce qu'on appelle un modèle de mélange de Scheffe. Sans ces éléments, JMP ne correspond pas à un modèle de Scheffe, mais correspond à un modèle sans interception. Les deux modèles sont différents.
Le moyen le plus simple de voir le problème lié à la suppression de la propriété de colonne Mixture et des attributs Mixture du modèle consiste à commencer à utiliser le profileur. Avec les attributs Mélange, la modification d'un composant du mélange modifiera automatiquement les autres afin qu'ils s'ajoutent toujours à 1, ce qu'ils devraient dans un paramètre de mélange. Une fois qu'ils sont supprimés, changer l'un des curseurs ne change PAS les autres, ce qui conduit à des situations impossibles. comme 60 % Glyoxal, 80 % NaSO4 et 80 % CuSO4.
Conclusion : il ne devrait jamais y avoir de raison de supprimer ces propriétés des véritables composants du mélange.
