Profileur de prédictionSalut tout le monde,
J'essaie d'adapter un modèle à une expérience factorielle complète (4 facteurs, courbure probable en tout).
J'ai un ajustement serré des données (RSq = 0,81). Cependant, le profileur de prédiction ne génère aucun graphique. Nous n'avons pas ajouté de points centraux à tous les facteurs lors de la première passe de l'expérience. Deux des facteurs pour lesquels nous avons des points centraux. Si je simplifie le modèle de dépistage et que je traite les données comme continues, j'obtiens un ajustement, mais ce n'est pas précis. J'ai également ajouté les points centraux que nous avons en tant que "numériques discrets", puis j'ai effectué un modèle d'ajustement. Cet ajustement est meilleur, mais encore une fois, il n'est pas parfaitement aligné avec les données.Est-ce la façon dont JMP me dit qu'il manque toutes les données pour faire des prédictions précises ? Nous allons exécuter une autre passe avec des points centraux, je demande plutôt si c'est la façon dont JMP me dit qu'il manque des données.
Re : Profileur de prédictionOh c'est génial! Et JMP 14 est bien plus convivial que le JMP 10 auquel j'étais habitué. Votre solution a du sens car ces deux facteurs sont ceux pour lesquels je n'ai pas de points centraux.
Merci beaucoup Marc !
Jack
Re : Profileur de prédictionSalut Mark,
Il y a 72 points de données parce que nous avons exécuté deux répliques de la factorielle complète. Je suis essentiellement des données back-end dans un modèle. Nous n'avons pas utilisé JMP pour concevoir l'expérience. Normalement, j'utilise le logiciel pour concevoir et je le ferai à l'avenir.
Merci pour l'aide.
Jack
Re : Profileur de prédictionVous semblez avoir un grand nombre d'exécutions pour seulement quatre facteurs. Votre expérience initiale comporte deux facteurs à deux niveaux et deux facteurs à trois niveaux. Cela signifie un plan factoriel complet avec 2 x 2 x 3 x 3 = 36 exécutions mais vous avez 59 degrés de liberté dans la somme des carrés pour l'erreur seule. Le modèle est comme contenir l'ordonnée à l'origine (1), les effets principaux (4), les interactions à deux facteurs (6) et les termes au carré (4) ou 15 termes en tout.
Quelle méthode de conception avez-vous utilisée ?
Re : Profileur de prédictionSi vous souhaitez ajouter des observations, vous devez utiliser Augment Design. Généralement, vous concevez l'expérience initiale avec Custom Design. Si vous déterminez que davantage de données sont nécessaires pour une raison quelconque, Augment Design utilise l'expérience initiale et y ajoute les meilleures exécutions.
Re : Profileur de prédictionVoyez-vous le rapport Singularity Details en haut de la plateforme Fit Least Squares ? Vos données ne supportent pas l'estimation de ce modèle. En particulier, les termes pH au carré et Température au carré doivent être supprimés. Vous pouvez facilement les sélectionner et les supprimer du résumé des effets situé en haut.
Qu'est-ce que vous obtenez maintenant?
