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定制設計

我需要幫助分析這個模型

回复：定制設計

您沒有向我們提供任何可以幫助您的信息。

 

• 您對實驗的設計和分析有何經驗？
• 您對JMP，JMP定制設計和超飽和設計的體驗如何？
• 你的實驗的目的是什麼？你的目標是什麼？
• 你有什麼嘗試？有什麼事適合你嗎？
• 你遇到了哪些具體問題？你在找什麼答案？

 

我檢查了你的設計。這是一個小型設計（12次運行），因此可能具有低功耗。只有當效果與響應的隨機效果（4倍到5倍大）相比非常大時才會發現真實效果。這個結果是你所期望的嗎？您的因子範圍應該寬，以產生很大的影響。那是你做的嗎？這是一種超飽和的設計。您有10個術語，可估計性設置為如果可能的話 （所有可能的雙因素相互作用）。你有8個學期必要估計（包括三因素相互作用）。您沒有任何條款可以解釋對更改這些因素的潛在非線性響應。這似乎是一個因素篩選實驗。這是你的目的嗎？

 

我檢查了你的分析。您保存了一個分析，其中您嘗試使用12次運行估計所有18個項，因此您有許多奇點。這是你想要的分析嗎？分析超飽和設計的方法不會推薦這樣的分析。

 

我對SLOPE使用逐步回歸。我手動選擇要添加的術語，一次一個術語。我到了這個試探性的模型。

 

 

注意模型預測中的大的不確定性。您的SLOPE簡歷約為23％。最大，最重要的影響是2個雙因素相互作用。這合理嗎？這讓你感到驚訝嗎？

 

我發現LOD沒有顯著影響。這讓你感到驚訝嗎？您是否期望LOD按照此建模方法正常分佈？

 

我發現PVC：TCP是LOQ的唯一重要影響。這讓你感到驚訝嗎？

 

我發現沒有明顯的效果。

 

我發現響應時間的效果與我對SLOPE的效果相同。

 

在這種情況下，如果這些模型不令人滿意，可以使用其他方法來選擇不同的模型。很明顯，您為此數據選擇的任何模型都需要憑經驗確認。

回复：定制設計

非常感謝您的幫助

1-實際上，我對JMP和DOE有一點經驗

2-我設計了這個模型，以檢查三個連續因子PT，PVC：TCP和MT的主效應和（如果可能的話任何相互作用）和三個等級的一個分類因子離子載體（CX-BCD-none）五個響應（斜率，LOD，LOQ，R和RT）

3 - 設計的模型是達到最佳因素組合以獲得最大的滿意度。

4- i為響應斜率，LOD，LOQ，r和RT設置0.6,0.05,0.15,0.05,0.15的重要值

5-這個型號真的設計好了嗎？我怎麼能有用地分析這些數據，特別是我已經完成了十二個實驗？

6-實際上，我沒有對每個因素使用大範圍。

最後，我需要您詳細了解使用此模型進行檢查

1-每個因素的主要影響

2-互動術語 

每個響應的3個預測公式

4-最佳事實組合，以達到最大需求

 

 

回复：定制設計

1. 你的回答並不多，但無論如何，謝謝你。
2. 你的實驗是什麼？你的因素和回應是什麼？
3. 那麼這個實驗是為了優化因子水平以獲得所需的反應？你似乎不太了解這些因素的影響，所以優化似乎是一個飛躍。您非常經濟的篩選設計不太可能支持優化所需的詳細模型。
4. 因此，LOQ和RT比斜率，LOD和r重要3倍。得到它了。
5. 我不知道你的意思是“這個模型是真的設計的”。
   1. 哪個型號？您為自定義設計指定的那個？你適合的那個？我適合的那個？
   2. “真正設計”是什麼意思？
   3. 我認為響應數據是真實的，所以我也假設你已經完成了12次運行。
   4. 您的分析從為您擁有的數據選擇最佳模型開始。我之前的回复提出了您可能採取的一些方法。下一步是利用所選模型並找到最佳因子水平，這可以很好地利用Predicition Profiler，正如我已經演示的那樣。
6. 這個答案很不幸。這可能是發現很少影響的原因。你錯過了一個充分利用經濟設計（動力）的機會。
   1. 例如，對於斜率，您的RMSE約為17，平均斜率約為45。這個sigma對你的斜坡來說是否正常？
   2. 這個sigma意味著改變你的因子水平必須真正改變斜率4倍或5倍才有可能被發現。您是否期望在這些因素範圍內有很大的變化（效果）？

 

優秀的文檔可以很好地回答您在回复結束時的四個具體要求。請參閱救命 > 圖書 > 實驗指南的設計 。本指南包含有關各種實驗的設計和分析的一般信息和特定信息。它通過示例說明了每個方面。提供樣本數據集，以便您可以在分析自己的數據之前進行練習。

 

（請注意，還有另一個指南擬合線性模型它涵蓋了您正在使用的模型類型的詳細信息。）

回复：定制設計

我剛剛再次檢查了你的數據表，發現它很亂。也就是說，一些關於因素和響應的元數據是不一致或錯誤的，這些問題會影響建模和推理。如果您使用JMP設計實驗，則不應該發生這種結果。除非您知道自己在做什麼並且有充分的理由，否則不應更改這些屬性。

 

我解決了問題。我重新進行了初步的分析。*我保存了每個試驗性模型的預測公式。我描述了這些模型。我不得不排除LOQ，因為它從未達到理想的水平。

 

我將每個步驟的腳本保存到數據表中。附加了更新的數據表。

 

*我使用逐步平台手動選擇了試驗性模型，並且慷慨的α水平為0.15，希望增加低功率，但有可能無法確認其中一些效果。

回复：定制設計

謝謝 

我真的需要一個教程視頻來了解如何使用JMP for DOE 

回复：定制設計

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