DOE連続因子は混合物の特性に影響します再：DOE連続因子は混合物の特性に影響を与えるこんにちは、
特定の成分「A」と特定の成分「B」の濃度が製剤の特性にどのように影響するかを理解するための実験を設定しようとしています。
興味深いのは：
製剤中のAの濃度（例：リットルあたりAのグラム）
製剤中のA含有量とB含有量の比率。
AとBは、購入した混合物から得られる成分です。混合物1はAをある程度の濃度で供給します。混合物2は、ある程度の濃度でBを供給します。したがって、定式化は次のように表すことができます。
x％混合物1 + y％混合物2 + z％フィラー、ここでx + y + z = 100％。
私たちの目的は、これらの購入した混合物からのAとBの濃度が最終製剤にどのように影響するかを理解することです。A値とA / B比を連続変数として扱うことにより、A値とA / B比を達成するために使用するAとBの量を人為的に膨らませる研究を設定することを考えました。たとえば、混合物1に2グラム/ mlのAが含まれており、Aが配合にどのように影響するかを理解したい場合は、単に混合物1を配合に追加します（混合物1の量を2倍にした場合、A）の2倍。A / B比を調整するには、使用するAの量を膨らませてから、目標比に到達するのに必要なMixture 2の量を見つける必要があります。問題は、これらすべてが最終的に混合物に影響を与えるということです。混合物1と2を追加すると、使用するフィラーの量が減ります。
そのため、AとBの濃度を操作する効果とフィラーの濃度を調整する効果を分離できるように、モデルをどのように設定できるかわかりません。JMPコミュニティは、これに関して否定的なガイダンスを提供できますか？ありがとうございました！
再：DOE連続因子は混合物の特性に影響を与えるこんにちは、
これは混合設計の問題のように聞こえます。このトピックを紹介するビデオの「Mastering JMP Mixture Experiment」を検索することをお勧めします。（これらのビデオは定期的に更新されますが、現在ここにあります： https://www.jmp.com/en_in/events/ondemand/mastering-jmp/mixture-designs.html ）
私が正しく理解している場合、A、B、およびフィラーは混合因子です。これらの成分の相対的な比率を変更すると、配合された材料の特性にどのように影響するかを調べたいと思います。また、ある成分の量を増やすには、他の成分の量を減らす必要があるという制約があります。
これがお役に立てば幸いです。
フィル再：DOE連続因子は混合物の特性に影響を与えるこんにちはフィル、
このような迅速な返信をありがとう！私の要件の概要はほとんど正しいです。
私の定式化は基本的に：
x％混合物1 + y％混合物2 + z％フィラー
混合物1と2は購入品であり、これらの混合物ではそれぞれ重要な成分AとBです。 私たちが本当に興味を持っているのは、AとBの濃度の影響です。完璧な世界では、実験目的のためにAとBの濃度を調整することができます。 現状では、最終製剤の混合物の濃度を調整して効果をシミュレートすることにより、「ごまかす」ことができると考えています。 言い換えると：
Aの濃度をさらに追加する場合->混合物1の量を増やす必要がある
Bの濃度を増やしたい場合->混合物2の量を増やす必要があります。
これがより明確であることを願っています！
再：DOE連続因子は混合物の特性に影響を与えるJMPの予測プロファイラーに精通していますか？その場合は、この作業の最後に作成するプロファイラーを想像してください。x軸の3つの要素として％A、％B、％fillerが必要なようです。ただし、％Aと％Bは混合物として提供されるため、直接調整することはできません。AとBの混合物には他に何がありますか？最終配合物を作るために追加するのと同じフィラーですか？再：DOE連続因子は混合物の特性に影響を与えるフィルは正しい軌道に乗っていたと思いますが、別のアプローチで突き刺してみましょう。最初に、問題を正しく書き直したかどうかを見てみましょう。
混合物1があります。A1、A2、A3の3つの成分で構成されているとします。主にA1に興味があります。混合物1内の比率を制御することはできません。
混合物2があります。B1、B2、B3の3つの成分で構成されているとします。主にB1に興味があります。混合物2内の比率を制御することはできません。
フィラーとともに、混合物1と混合物2をブレンドします。A1とB1の量が最終製品にどのように影響するかを確認します。
ここで重要な質問：製品に影響を与えるのはA1の量なのか、製品に影響を与えるのはA1とB1の相対的な比率なのか？AMOUNTSの場合、それはすべてを変えます。私はあなたが探しているものだと思うので、私はプロポーションから働きます。
混合物1と混合物2が存在するという事実は、それらを調整できないため、ほとんど役に立ちません。Mixture1、Mixture2、およびFillerの3つのコンポーネントの混合物があります。したがって、JMPでは、Mixture1、Mixture2、Fillerの3つの混合コンポーネントを指定するだけです。Mixture1を増やすと、A1（主な関心のある成分）の量が増えることを知っていますが、上記の私の仮定を覚えておいてください。割合は量であり、量ではありません。
私はすべてを正しく要約し、これが役立つことを願っています。そうでない場合は、お知らせください！
再：DOE連続因子は混合物の特性に影響を与えるしゅう
あなたが尋ねた： 」 ここで重要な質問：製品に影響を与えるのはA1の量なのか、製品に影響を与えるのはA1とB1の相対的な比率なのか？AMOUNTSの場合、それはすべてを変えます。私はあなたが探しているものだと思うので、私はプロポーションから働きます。」
回答： 重要なのは総配合のA1の量ですそして A1 / B1の量の比率。 確かに、A1とB1の量に関心がある程度にのみ比例しますあたりバッチサイズ。
混合物の1と2を購入するのは正しいことです。すべての集中的な目的のために、それらを変更することはできません。私達は私達が得るものを手に入れ、サプライヤーにはバリエーションがあります。 サプライヤーが混合物1と2を出荷すると、それぞれA1とB1の内容が報告されます。
ラボには、A1のレベルが異なる混合物1がいくつか追加されています。 最初は、x + y + z = 1の変数として％x Mixture 1 +％y Mixture 2 +％z Fillerを使用して混合デザインを設定し、A1コンテンツのカテゴリ変数を追加できると考えました。 たとえば、ラボには3ロットの混合物があり、A1レベルは4、6、8です。 これは、4、6、および8の3つのレベルを持つ離散数値になります。
このアプローチは私には簡単に思えます。 問題は、これらのさまざまなロットが複数のサプライヤからのものであり、使用するサプライヤに応じて、配合物の所定量のA1に対して混合物1のパフォーマンスが異なるかどうかを確認したいです。そのため、各サプライヤの材料を使用して絶対的なA1およびB1の内容を調整する方法を「チート」し、混合物1のサプライヤをカテゴリ変数として扱うことができると考えました。そうすれば、他のサプライヤーの混合物1を使用するときに、基礎となるモデルに変更があるかどうかを確認できます。 しかし、その後、私の投稿を開始したその問題に入ります.A1の量を調整するには、より多くの混合物1を追加する必要があるため、フィラーの使用量が少なくなるため、フィラーコンテンツとA1コンテンツの効果を混同しているようです。
再：DOE連続因子は混合物の特性に影響を与えるサプライヤーも別の要因です。サプライヤーは、A1のレベル4、6、および8に混乱していますか？その場合、各サプライヤからさまざまなA1レベルなしでこれら2つを分離することはできません。
A1の量とA1 / B1の比率が問題を引き起こすと思いますが、問題は比率です。A1が4で、A1 / B1 = 1であるとします。これは、B1が4であることを意味します。ここでいくつかのデータを収集し、適切な応答を取得します（Y = 14と言います）。ここで、A1を8に増やし、A1 / B1 = 1にすると、より良い応答が得られます（たとえばY = 18）。A1の増加によるものでしょうか？いいえ、おそらくB1の増加によるものです。さらに、次の4つのトライアルを実行するとします。
A1 A1 / B1 Y
4 1 14
8 1 18
4 0.5 12
8 0.5 14
A1の効果は、A1 / B1の効果とまったく同じように見えることに注意してください。
実際には、Y = 10 + B1がデータを生成したモデルです。
おそらく、これは別の考えで単純化できます：フィラーは不活性と見なされるでしょうか？その場合は、A1とB1の変化に基づいて実験を行ってください。フィラーは、適切なバッチサイズを維持するために調整されるだけで、不活性であるため無視されます。
