Vorhersage-ProfilerHallo zusammen,
Ich versuche, ein Modell an ein vollfaktorielles Experiment anzupassen (4 Faktoren, insgesamt wahrscheinlich Krümmung).
Ich habe eine enge Datenanpassung (RSq=0,81). Der Vorhersageprofiler generiert jedoch keine Diagramme. Im ersten Durchgang des Experiments haben wir nicht für alle Faktoren Mittelpunkte hinzugefügt. Zwei der Faktoren, für die wir Mittelpunkte haben. Wenn ich das Modell für das Screening vereinfache und die Daten als kontinuierlich behandle, erhalte ich eine Anpassung, aber sie ist nicht genau. Ich habe auch die Mittelpunkte, die wir haben, als „diskrete numerische Werte“ hinzugefügt und dann ein Anpassungsmodell durchgeführt. Diese Anpassung ist besser, aber auch hier stimmt sie nicht perfekt mit den Daten überein.Will mir JMP damit sagen, dass ihm alle Daten fehlen, um genaue Vorhersagen zu treffen? Wir werden einen weiteren Durchgang mit Mittelpunkten durchführen. Ich frage mich eher, ob JMP mir auf diese Weise mitteilen will, dass es an Daten mangelt.
Betreff: Vorhersage-ProfilerOh, das ist toll! Und JMP 14 ist viel benutzerfreundlicher als das JMP 10, das ich gewohnt war. Ihre Lösung macht Sinn, da es sich bei diesen beiden Faktoren um diejenigen handelt, für die ich keine Mittelpunkte habe.
Vielen Dank Mark!
Jack
Betreff: Vorhersage-ProfilerHallo Mark,
Es gibt 72 Datenpunkte, weil wir zwei Replikate der vollständigen Fakultät durchgeführt haben. Im Grunde wandele ich Daten in ein Modell um. Wir haben JMP nicht zum Entwerfen des Experiments verwendet. Normalerweise verwende ich die Software zum Entwerfen und werde dies auch in Zukunft tun.
Danke für die Hilfe.
Jack
Betreff: Vorhersage-ProfilerSie scheinen eine große Anzahl von Läufen für nur vier Faktoren zu haben. Ihr erstes Experiment besteht aus zwei zweistufigen Faktoren und zwei dreistufigen Faktoren. Das bedeutet einen vollfaktoriellen Versuchsplan mit 2 x 2 x 3 x 3 = 36 Läufen, aber Sie haben allein für den Fehler 59 Freiheitsgrade in der Summe der Quadrate. Das Modell soll den Achsenabschnitt (1), Haupteffekte (4), Zwei-Faktor-Wechselwirkungen (6) und quadrierte Terme (4) oder insgesamt 15 Terme enthalten.
Welche Designmethode haben Sie verwendet?
Betreff: Vorhersage-ProfilerWenn Sie Beobachtungen hinzufügen möchten, sollten Sie Augment Design verwenden. Im Allgemeinen entwerfen Sie das erste Experiment mit Custom Design. Wenn Sie aus irgendeinem Grund feststellen, dass mehr Daten erforderlich sind, verwendet Augment Design das anfängliche Experiment und fügt ihm die besten Durchläufe hinzu.
Betreff: Vorhersage-ProfilerSehen Sie den Singularity Details-Bericht oben auf der Fit Least Squares-Plattform? Ihre Daten unterstützen die Schätzung dieses Modells nicht. Insbesondere müssen die Begriffe „pH-Quadrat“ und „Temperatur-Quadrat“ entfernt werden. Sie können sie ganz einfach in der Effektzusammenfassung oben auswählen und entfernen.
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