Big DoE<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo,
Ein Kunde möchte ein sehr großes Experiment mit Hochdurchsatztechnologie und 96-Well-Platten erstellen.
Sie haben 20 kontinuierliche Faktoren und eine dreistufige Kategorisierung. Sie möchten das RSM-Modell testen. Sie möchten mehr als 3 Platten blockieren, also insgesamt 288 Läufe.
Custom Design kann das Design mit ein paar Minuten Bearbeitungszeit erstellen.
Im Idealfall möchte der Kunde auch Einschränkungen so einschließen, dass einige der kontinuierlichen Faktoren für eine der Ebenen des kategorialen Faktors nur bei ihrer niedrigen Einstellung liegen können. Custom Design mag das nicht. Auch wenn Sie die Interaktionen zwischen den kategorialen und diesen kontinuierlichen Faktoren entfernen.
Ich muss den Kunden fragen, wie wichtig diese Einschränkungen sind.
Irgendwelche Gedanken?
Nicht zuletzt ist es nützlich, dem Kunden einen Eindruck von der Größe der Herausforderung zu vermitteln, die er für Custom Design darstellt, damit er nicht überrascht ist, wenn JMP sich bemüht.
Vielen Dank,
Phil
Re: Big DoEHallo Chris,
Richtig. Die Einschränkungen sind wichtig. Daher Custom Design.
Die Anzahl der Läufe zu minimieren ist nicht wichtig. Sie können sich eine große Anzahl von Läufen leisten.
Vielen Dank,
Phil
Re: Big DoEDas ist eine Erleichterung! Danke, Jeff. TBH, ich glaube nicht, dass ich mich an das Ergebnis des Tech-Support-Tracks erinnern könnte.
Ich erinnere mich jedoch, dass der Kunde auch bei zwei Discovery-Gipfeln mit Brad und Ryan gesprochen hat. Soweit ich mich erinnere, wurde anerkannt, dass Custom Design Mühe hat, eine Lösung zu finden. Ich denke, es wurden möglicherweise einige Problemumgehungen vorgeschlagen, aber ich denke, es war immer noch eine offene Herausforderung.
Phil
Re: Big DoEPhil muss sich nicht erinnern. Das Trackingsystem und sein Suchwerkzeug Tessa , nie vergessen.
Hier ist seine Spur, # 7611649845: Benutzerdefiniertes Design mit Einschränkungen konvergiert für ein RSM-Modell nicht .
Re: Big DoE3 Jahre später und mehr Vertrautheit mit DSDs - wäre eine DSD in diesem Fall sinnvoll, um herauszufinden, welche Faktoren aktiv sind und seit jetzt in 14 Sie blockieren können? Ich denke, die Einschränkungen sind der Hauptgrund für Custom Design, richtig?
Re: Big DoEHallo Phil, es hat sich wie vor einem Jahrzehnt angefühlt;) Erinnerst du dich noch, was dir die Unterstützung Ende 2015 gesagt hat?Re: Big DoEDanke, Mark.
Ja, ich habe ein wirklich interessantes Discovery-Papier gesehen, das diesen Ansatz beschreibt.
In diesem Fall ist jedoch eine vollständige Randomisierung möglich. Es ist ein System von TECAN.
Ich erhielt eine nützliche Antwort vom technischen Support, die ich teilen kann, wenn ich wieder im Büro bin.
Vielen Dank,
Phil
von meinem Iphone gesendet
Re: Big DoENeben dem Blockieren kann auch ein Split-Plot-Design in Betracht gezogen werden. Ich denke, dass die Zeilen und Spalten auf einer Platte zu einer Korrelation der Schätzungen führen, da die Läufe nicht vollständig randomisiert sind. Wenn die HTT tatsächlich eine im Wesentlichen vollständige Randomisierung ohne Rücksicht auf Spalte, Zeile oder Platte ermöglicht, ignorieren Sie meine Bedenken!
Re: Big DoEHallo Martin,
Ja, ich stimme völlig zu. In der Tat wäre das der Ansatz, den sie vor der HTS-Technologie gewählt hätten.
Wenn man gestern mit ihnen redet, scheint es ihre Haltung zu sein: Warum Kompromisse? Wir können problemlos Hunderte von Läufen ausführen, so dass wir uns von Anfang an für das RSM-Design entscheiden sollten. Sie wollen also ein Experiment erstellen, das dieses Ziel erfüllt. Und ihre Erwartung ist, dass Custom Design ihnen dies erlauben sollte.
Sie waren zufrieden mit meiner Problemumgehung, die Verwendung von Spaltenformeln, um die Faktorwerte auf einen niedrigen Wert zu reduzieren, wenn Puffer = Phosphat ist. Sie würden es aber trotzdem vorziehen, keinen Workaround anwenden zu müssen. Einschränkungen wie diese in diesen Einstellungen sind anscheinend allgemein.
Ich habe ein bisschen mehr herumgespielt und festgestellt, dass das Einbinden von Einschränkungen und das Blockieren nicht funktionieren. Angepasstes Design scheint nicht für beide gleichzeitig geeignet zu sein. So können wir es später blockieren. Mein Gefühl ist, dass für eine so große Anzahl von Durchläufen und eine geringe Anzahl von Blöcken die zufällige Zuweisung zu dem Block in Ordnung ist. Aber ich könnte mir das Blockieren in Custom Design mit den anderen Faktoren als Kovariaten ansehen, wenn nötig.
Ich habe eine der Einschränkungen hinzugefügt und es geschafft, ein Design zu erstellen. Ich habe die Anzahl der zufälligen Starts und die Suchzeit für das Design erhöht. Nicht sicher, welche die gewünschte Wirkung hatten (falsche Faktoren!). Vielleicht muss ich ein DoE erstellen, um die Faktoren zu verstehen, die meine Fähigkeit beeinflussen, dieses DoE zu erstellen!
Re: Big DoEHallo Phil,
Ich bin zwar kein Experte, aber nur ein Gedanke, der mir in den Sinn kam:
Denken sie wirklich, dass alle 20 + 1-Faktoren aktiv sein werden? Wäre es nicht sinnvoll, zuerst ein kleineres Haupteffektmodell zu erstellen, um die meisten potenziellen Effekte zu identifizieren und dann ein RSM-Modell zu erstellen? Also das erste Design mit einem zweiten ergänzen?
Wie gesagt, nur ein Gedanke.
Martin
Re: Big DoEJa, ich kann mir vorstellen, dass die Modellanpassung mit all den über 200 Interaktionseffekten schwierig werden könnte. Es ist ein guter Punkt, da ich nicht daran gedacht hätte zu fragen, wie sie die Ergebnisse analysieren wollten. Möglicherweise wählen sie nur das Beste aus. Sie haben jedoch große Bedeutung für QbD, daher ist es wichtig, das System zu verstehen.
Vielen Dank,
Phil
Re: Big DoEPhil: Je mehr ich darüber nachdenke, scheint mir irgendwo in den Nischen meines Gedächtnisses zu sein, dass sich die Antwortgeschwindigkeit beim Hinzufügen von Effekten im Fenster "Modellspezifikation" für die Generalized Regression-Plattform erheblich verlangsamt. Oder vielleicht erinnere ich mich nur daran? Mit so vielen Effekten, nach denen Sie suchen, der Anzahl der Modelle und den damit verbundenen Strafen usw. macht der Computer wirklich hart und verlangsamt ihn? Vielleicht erinnere ich mich nicht richtig daran, aber es könnte ein Problem für meinen zweiten Gedanken sein. Vielleicht könnte Brady Brady oder jemand anderes einen Kommentar abgeben?
Re: Big DoEMein Fehler. 40 für Haupteffekte und Quadratics, 190 für 2 Fi + + 20 mehr für kategoriale 2 Fi für 250 insgesamt. Schätzbar, aber ich wäre neugierig auf die Macht.
von meinem Iphone gesendet
Re: Big DoEHallo Peter,
Das könnte funktionieren. Ich glaube, sie hatten gehofft, dass sie alles in einem großen Experiment behandeln könnten.
Das Experiment ist ein Formulierungsproblem. Das kategoriale Niveau mit 3 Ebenen repräsentiert 3 verschiedene Arten von Puffern. Sie wissen, dass einer dieser Puffer mit bestimmten Salzen nicht funktioniert. Phosphatpuffer binden an zweiwertige Salze und bilden unlösliche Salze, was meiner Meinung nach eine schlechte Sache ist!
Sie wollen also Kombinationen ausschließen, bei denen Phosphat und diese Salze vorhanden sind. Es gibt 4 Faktoren, die die Konzentration der 4 zweiwertigen Salze darstellen, die vorhanden sein könnten. Sie müssten diese Faktoren auf ihrem niedrigsten Niveau (vernachlässigbare Konzentration) haben, wenn Puffer = Phosphat ist.
Daher stimme ich zu, dass es sinnvoller sein könnte, ein separates Experiment für diesen Puffer zu erstellen.
Oder erstellen Sie einfach das große Design ohne Einschränkungen und setzen Sie dann die zweiwertigen Salzkonzentrationen manuell auf niedrig, wenn Puffer = Phosphat ist. Keine elegante Lösung!
Re: Big DoEIch erinnere mich daran, dass sie den Brunnen unabhängig füllen können. Ich werde das aber überprüfen.
Re: Big DoEHallo Don,
Ich denke, es ist [k (k-1)] / 2, um die Anzahl der 2FIs zu berechnen. Also für die 20 kontinuierlichen Faktoren = (20 * 19) / 2 = 160. Dann gibt es noch 20 weitere 2FIs mit 3-stufigen Kategorien (für jedes sind 2 weitere Parameter erforderlich, denke ich). Plus die Haupteffekte und Quadrate.
Ich denke, es ist alles in 288 Läufen schätzbar. Und JMP scheint zuzustimmen. Es ist jedoch eine große Anzahl von Parametern!
Vielen Dank,
Phil
Re: Big DoEPhil: Ein paar Gedanken:
1 Da es sich so anhört, als seien einige Effekte aufgrund von Einschränkungen unschätzbar, besteht der Wille des Kunden, das einzelne Experiment in vielleicht kleinere Experimente aufzuteilen, bei denen alle Effekte im Kontext dieses Experiments abschätzbar sind? Kann dies überhaupt mit der Art der Einschränkungen für die kategorialen und kontinuierlichen Faktoren erreicht werden? Nur ein Gedanke.
2 Wenn Sie das tun könnten, was ich oben vorgeschlagen habe, ist es dann möglich, alle Experimente wieder zu einem großen Experiment zusammenzuführen und dann etwas wie die Generalized Regression-Plattform helfen, aktive Effekte zu finden? Im Wesentlichen wird das einzige große Experiment zu einem ähnlichen Ereignis wie die empirischen Ergebnisse, die gesammelt wurden, und Ihr Fokus liegt nun auf der Suche nach einem nützlichen oder informativen Modell.
Re: Big DoE20 kontinuierliche Faktoren und eine dreistufige Kategorisierung machen 380 2 Fi. 40 weitere Läufe für die Haupteffekte und Quadratics. Wie passt das auf 3 Teller? Außerdem sind Wells normalerweise nicht unabhängig, obwohl sie eine Technologie verwenden, die sie separat füllt.
von meinem Iphone gesendet
