予測プロファイラーこんにちは、みんな、
モデルを完全な要因実験に適合させようとしています (4 つの要因、全体として曲率の可能性があります)。
私はタイトなデータ フィット (RSq=0.81) を持っています。 ただし、予測プロファイラーはグラフを生成していません。 実験の最初のパスでは、すべての因子に中心点を追加しませんでした。 中心点がある要因のうちの 2 つです。 スクリーニングのためにモデルを単純化し、データを連続として扱うと、適合は得られますが、正確ではありません。 また、「離散数値」として持っている中心点を追加してから、適合モデルを実行しました。 この適合はより優れていますが、繰り返しますが、データと完全に一致しているわけではありません。これは、正確な予測を行うためのすべてのデータが不足していることを伝える JMP のやり方ですか? 中心点を使用して別のパスを実行しますが、これがデータが不足していることを伝える JMP の方法であるかどうかをさらに尋ねたいと思います。
Re: 予測プロファイラーおー、それはよかったです！ また、JMP 14 は、私が慣れ親しんでいた JMP 10 よりもはるかにユーザーフレンドリーです。 これらの2つの要因は私が中心点を持っていないものであるため、あなたの解決策は理にかなっています.
どうもありがとうマーク！
ジャック
Re: 予測プロファイラーハイマーク、
完全な要因の 2 つの複製を実行したため、72 のデータ ポイントがあります。 私は基本的にデータをモデルにバックエンドしています。 実験の計画には JMP を使用しませんでした。 通常、私はソフトウェアを使用して設計を行っており、今後もそうする予定です。
助けてくれてありがとう。
ジャック
Re: 予測プロファイラーたった 4 つの因子に対して多数の実行があるようです。 最初の実験には、2 つの 2 水準因子と 2 つの 3 水準因子があります。 これは、2 x 2 x 3 x 3 = 36 回の実行による完全実施要因計画を意味しますが、誤差だけの二乗和には 59 の自由度があります。 このモデルには、切片 (1)、主効果 (4)、2 因子交互作用 (6)、2 乗項 (4)、または全部で 15 項が含まれているようです。
どのような設計手法を使用しましたか?
Re: 予測プロファイラー観測を追加する場合は、Augment Design を使用する必要があります。 一般に、カスタム計画を使用して最初の実験を設計します。 何らかの理由でより多くのデータが必要であると判断した場合、Augment Design は最初の実験を使用し、それに最適な実行を追加します。
Re: 予測プロファイラーFit Least Squares プラットフォームの上部に Singularity Details レポートが表示されますか? あなたのデータは、このモデルの推定をサポートしていません。 特に、pH の 2 乗と温度の 2 乗の項を削除する必要があります。 上部近くの効果の概要から簡単に選択して削除できます。
あなたは今何を手に入れますか？
