Utilizzo dei componenti principali come fattori in un DOECiao - Quindi ho un esperimento in cui uno dei fattori è categorico, solvibile, ma preferiremmo avere il minor numero possibile di fattori categoriali. A tale scopo, stiamo utilizzando i risultati di un articolo pubblicato su riviste che impiega più di 750 solventi su oltre 125 modelli di solventi e riduce le dimensioni del solvente utilizzando PCA.
Vorremmo utilizzare alcuni di questi componenti principali come fattori continui nel nostro design, ma non sono sicuro di come farlo al meglio. I problemi sono due volte. 1) facciamo solo i componenti principali numerici discreti e quindi li aggiungiamo tutti manualmente? Non riesco a trovare un modo per creare una tabella dei fattori da zero. 2) anche se lo facciamo, ci sono richieste combinazioni di livelli tra le componenti principali solo per la definizione di PCA, piuttosto che combinazioni non consentite. Come lo diresti a JMP? Devo mordere il proiettile e imparare a codificare?
Grazie.Ri: Utilizzo di componenti principali come fattori in un DOEForse potresti includere il PC solvente come fattore covariate. Consulta Aiuto> Libri> Progettazione di esperimenti e consulta questo argomento.
Ri: Utilizzo di componenti principali come fattori in un DOECiao - Grazie per la risposta! Così l'ho provato, ma non abbiamo la maggior parte dei solventi a disposizione, il che è un problema con la piattaforma covariata in quanto sembra sempre scegliere solo una di ogni riga e non di più. C'è un modo per aggirare questo o è un requisito dalla teoria delle covariate?
Ri: Utilizzo di componenti principali come fattori in un DOEJMP presuppone che i livelli della covariata nella tabella dati separata rappresentino tutti i valori che potresti voler includere nell'esperimento. Se il numero di esecuzioni scelte per il disegno è inferiore al numero di righe nella tabella dati con i valori della covariata, JMP seleziona i migliori valori della covariata e seleziona le righe.
Ri: Utilizzo di componenti principali come fattori in un DOEOk - Quindi c'è qualcosa di sbagliato se, ad esempio, gli ho detto di fare, per esempio, 10 esecuzioni, poi ho preso i 10 solventi che preleva, e poi semplicemente rifare un disegno con quei dieci come categorici, e poi, perché sostituiremo la categorica con le componenti principali nell'analisi, ditegli di eseguire quante più corse necessarie per tenere conto del cambiamento dei gradi di libertà delle variabili di commutazione?
Questo potrebbe non avere senso.
Ri: Utilizzo di componenti principali come fattori in un DOENon capisco perché tu debba andare al guaio di una doppia sostituzione. Sembra che la tabella delle covariate sia abbastanza grande, poiché si utilizza il PC dalle caratteristiche del solvente da una grande libreria pubblicata. È possibile replicare la covariata un qualsiasi numero di volte (ad esempio, due volte, tre volte, dieci volte) e utilizzare tale tabella quando si progetta l'esperimento. La progettazione personalizzata JMP selezionerà le righe migliori, indipendentemente dal fatto che si tratti di un nuovo solvente o di una replica di un solvente scelto in precedenza. (Suppongo che la tabella dei dati della covariata disponga di una colonna di dati con identificazione del solvente oltre al PC.)
Il fattore covariate rappresenta un vincolo sui livelli dei fattori, ma in caso contrario la progettazione personalizzata funziona come al solito.
Ri: Utilizzo di componenti principali come fattori in un DOEOh. Questo ha molto più senso. Grazie!
