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定制设计

我需要帮助分析这个模型

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您没有向我们提供任何可以帮助您的信息。

 

• 您对实验的设计和分析有何经验？
• 您对JMP，JMP定制设计和超饱和设计的体验如何？
• 你的实验的目的是什么？你的目标是什么？
• 你有什么尝试？有什么事适合你吗？
• 你遇到了哪些具体问题？你在找什么答案？

 

我检查了你的设计。这是一个小型设计（12次运行），因此可能具有低功耗。只有当效果与响应的随机效果（4倍到5倍大）相比非常大时才会发现真实效果。这个结果是你所期望的吗？您的因子范围应该宽，以产生很大的影响。那是你做的吗？这是一种超饱和的设计。您有10个术语，可估计性设置为如果可能的话 （所有可能的双因素相互作用）。你有8个学期必要估计（包括三因素相互作用）。您没有任何条款可以解释对更改这些因素的潜在非线性响应。这似乎是一个因素筛选实验。这是你的目的吗？

 

我检查了你的分析。您保存了一个分析，其中您尝试使用12次运行估计所有18个项，因此您有许多奇点。这是你想要的分析吗？分析超饱和设计的方法不会推荐这样的分析。

 

我对SLOPE使用逐步回归。我手动选择要添加的术语，一次一个术语。我到了这个试探性的模型。

 

 

注意模型预测中的大的不确定性。您的SLOPE简历约为23％。最大，最重要的影响是2个双因素相互作用。这合理吗？这让你感到惊讶吗？

 

我发现LOD没有显着影响。这让你感到惊讶吗？您是否期望LOD按照此建模方法正常分布？

 

我发现PVC：TCP是LOQ的唯一重要影响。这让你感到惊讶吗？

 

我发现没有明显的效果。

 

我发现响应时间的效果与我对SLOPE的效果相同。

 

在这种情况下，如果这些模型不令人满意，可以使用其他方法来选择不同的模型。很明显，您为此数据选择的任何模型都需要凭经验确认。

回复：定制设计

非常感谢您的帮助

1-实际上，我对JMP和DOE有一点经验

2-我设计了这个模型，以检查三个连续因子PT，PVC：TCP和MT的主效应和（如果可能的话任何相互作用）和三个等级的一个分类因子离子载体（CX-BCD-none）五个响应（斜率，LOD，LOQ，R和RT）

3 - 设计的模型是达到最佳因素组合以获得最大的满意度。

4- i为响应斜率，LOD，LOQ，r和RT设置0.6,0.05,0.15,0.05,0.15的重要值

5-这个型号真的设计好了吗？我怎么能有用地分析这些数据，特别是我已经完成了十二个实验？

6-实际上，我没有对每个因素使用大范围。

最后，我需要您详细了解使用此模型进行检查

1-每个因素的主要影响

2-互动术语 

每个响应的3个预测公式

4-最佳事实组合，以达到最大需求

 

 

回复：定制设计

1. 你的回答并不多，但无论如何，谢谢你。
2. 你的实验是什么？你的因素和回应是什么？
3. 那么这个实验是为了优化因子水平以获得所需的反应？你似乎不太了解这些因素的影响，所以优化似乎是一个飞跃。您非常经济的筛选设计不太可能支持优化所需的详细模型。
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“这个模型是真的设计的”。
   1. 哪个型号？您为自定义设计指定的那个？你适合的那个？我适合的那个？
   2. “真正设计”是什么意思？
   3. 我认为响应数据是真实的，所以我也假设你已经完成了12次运行。
   4. 您的分析从为您拥有的数据选择最佳模型开始。我之前的回复提出了您可能采取的一些方法。下一步是利用所选模型并找到最佳因子水平，这可以很好地利用Predicition Profiler，正如我已经演示的那样。
6. 这个答案很不幸。这可能是发现很少影响的原因。你错过了一个充分利用经济设计（动力）的机会。
   1. 例如，对于斜率，您的RMSE约为17，平均斜率约为45。这个sigma对你的斜坡来说是否正常？
   2. 这个sigma意味着改变你的因子水平必须真正改变斜率4倍或5倍才有可能被发现。您是否期望在这些因素范围内有很大的变化（效果）？

 

优秀的文档可以很好地回答您在回复结束时的四个具体要求。请参阅救命 > 图书 > 实验指南的设计 。本指南包含有关各种实验的设计和分析的一般信息和特定信息。它通过示例说明了每个方面。提供样本数据集，以便您可以在分析自己的数据之前进行练习。

 

（请注意，还有另一个指南拟合线性模型它涵盖了您正在使用的模型类型的详细信息。）

回复：定制设计

我刚刚再次检查了你的数据表，发现它很乱。也就是说，一些关于因素和响应的元数据是不一致或错误的，这些问题会影响建模和推理。如果您使用JMP设计实验，则不应该发生这种结果。除非您知道自己在做什么并且有充分的理由，否则不应更改这些属性。

 

我解决了问题。我重新进行了初步的分析。*我保存了每个试验性模型的预测公式。我描述了这些模型。我不得不排除LOQ，因为它从未达到理想的水平。

 

我将每个步骤的脚本保存到数据表中。附加了更新的数据表。

 

*我使用逐步平台手动选择了试验性模型，并且慷慨的α水平为0.15，希望增加低功率，但有可能无法确认其中一些效果。

回复：定制设计

谢谢 

我真的需要一个教程视频来了解如何使用JMP for DOE 

回复：定制设计

在jmp.com上有几个免费的DOE规划和分析，可以免费获得On Demand和Live网络研讨会。这些视频主要关注JMP中的“如何”......而不是专注于教授对DOE问题解决过程知之甚少的人。所以，如果你是在JMP中寻找“如何”的人...那么我建议仔细阅读分散在这里链接的Mastering JMP网络研讨会系列中的许多产品：

 

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