Définition des contraintes factorielles dans le DOE de conception personnaliséeSalut la communauté,
Novice JMP ici, désolé si j'ai raté quelque chose de très évident.
J'essaie de configurer un DOE pour une réaction chimique à 5 composants, appelez-les simplement A, B, C, D et E. Pour leur quantité, j'exprime chacun comme une fraction du tout, ou le pourcentage du volume total que le composant occupe. Je voudrais donc inclure une contrainte linéaire afin que leur somme ne dépasse pas 100 %, j'utilise :
1A + 1B + 1C + 1D + 1E <= 100
Ensuite, la deuxième chose que j'aimerais faire est de faire en sorte que certains d'entre eux s'excluent mutuellement. Par exemple, je ne veux que A OU B et C OU D, je ne veux jamais qu'ils soient tous les deux présents en même temps. J'essaie donc d'ajouter un filtre de combinaison non autorisé pour y parvenir. J'ajoute simplement A et B et déplace le curseur de sorte qu'il ne soit pas permis à A et B d'avoir des valeurs non nulles. Faites de même pour C et D.
J'ai l'impression de pouvoir configurer chacun individuellement, mais le programme ne prête attention qu'à celui dont le bouton radio est en surbrillance... n'est-il pas autorisé d'avoir les deux types de contraintes ? Ou y a-t-il une meilleure façon de faire cela? Merci d'avance pour votre aide. Tout conseil dans l'interface graphique ou l'exemple de script serait formidable.
Études de consommation et de marchéIngénierie de la qualité et des procédésObjet : Définir les contraintes factorielles dans le DOE de conception personnaliséeHadley, Mark, Phil, merci pour toutes vos contributions. Il est logique d'examiner l'interaction entre le facteur de concentration et le facteur catégoriel. Je vais essayer d'utiliser la contrainte linéaire plutôt que les facteurs de mélange, et d'utiliser les catégories comme Hadley l'a suggéré.
Merci à tous pour votre temps, c'est très apprécié!
Objet : Définir les contraintes factorielles dans le DOE de conception personnaliséeOui, je suis d'accord pour dire que l'approche « ingrédient inerte » - parfois également appelée « variable d'écart » - signifie que vous n'avez pas besoin de définir les facteurs en tant que facteurs de mélange. Il existe des situations où vous devez utiliser des facteurs de mélange. Mais dans ce cas, il semble que vous n'en ayez pas besoin. Les modèles avec des facteurs de mélange sont mieux évités à moins qu'ils ne soient absolument nécessaires car ils sont plus délicats à utiliser - bien que JMP gère facilement les modèles de facteurs de mélange.Objet : Définir les contraintes factorielles dans le DOE de conception personnaliséeEn plus de @HadleyMyers ' , vous adoptez ce que l'on appelle l'approche des « ingrédients inertes ». L'eau est l'ingrédient inerte qui constituera le reste du mélange. N'utilisez donc PAS de facteurs de mélange. Vous pouvez modifier indépendamment le niveau des composants dans ce cas.
Objet : Définir les contraintes factorielles dans le DOE de conception personnaliséeSalut,
Vous pouvez simplement définir la somme comme étant inférieure à 1, puis l'eau comblera la différence.Dans ce cas, A+B+C+D+E serait constant.Si la concentration d'eau varie d'une course à l'autre, ce qui signifie que le rapport produits chimiques/eau est quelque chose que vous voulez inclure comme facteur, alors ajouter "F" (eau) comme facteur de mélange signifierait A+B+C+D +E+F=1.Dans ce cas, vous n'auriez pas besoin d'une contrainte linéaire.Est-ce que ça a du sens?
Concernant votre question : " le modèle comprendra-t-il (ou doit-il comprendre) que la valeur de concentration du facteur A ou B est en fait associée à la valeur catégorielle du premier composant "A" ou "B" ?", cela dépendra si l'effet de la concentration change selon que vous utilisez A ou B.La façon de vérifier cela est d'inclure un composant d'interaction dans le modèle ("AorB" x "Premier composant").Si ce terme d'interaction s'avère significatif, cela signifierait que l'effet de la concentration de A ou de B dépend en effet du produit chimique que vous utilisez ; par exemple, des concentrations plus élevées sont plus optimales lors de l'utilisation de "A", mais des concentrations plus faibles sont meilleures lors de l'utilisation de "B".
Objet : Définir les contraintes factorielles dans le DOE de conception personnaliséeSalut Hadley,
Merci pour votre réponse! Cette approche est logique, mais j'ai quelques questions de suivi. J'avais envisagé d'utiliser un mélange, mais je crois comprendre que lorsque les facteurs sont définis comme un mélange, ils doivent totaliser 1 par défaut, ou toute constante définie par l'utilisateur. Dans mon scénario, en utilisant vos limites de valeur comme exemple, il est possible que je veuille tester AorB = 0,1, CorD = 0,1, E = 0,1. Le reste du mélange serait de l'eau. Si j'ai utilisé la contrainte linéaire, je peux forcer les trois concentrations à être ≤ 1 sans la forcer à être = 1. Si j'utilise ces facteurs comme des mélanges, je devrais ajouter un autre facteur F pour représenter l'eau, juste pour qu'il totalise 1, mais je ne veux pas que le modèle pense que c'est un facteur critique, je veux juste ce soit une charge. Serait-il judicieux d'ajouter ce facteur F, ou serait-il préférable d'utiliser votre méthode d'utilisation des catégories tout en utilisant une contrainte linéaire pour limiter la somme de AorB, CorD et E ? Ou existe-t-il un moyen d'ajouter le facteur F mais de forcer sa concentration à 1 - (AorB + CorD + E) ?
Deuxième question, je pense que la façon dont vous avez défini les facteurs fonctionnera et la conception qu'elle génère aura du sens, et nous pouvons l'exécuter. Lorsque nous saisissons les données, le modèle comprendra-t-il (ou doit-il comprendre) que la valeur de concentration du facteur A ou B est en fait associée à la valeur catégorielle du premier composant « A » ou « B » ? A-t-il besoin d'établir cette connexion? Je crée peut-être ici un problème qui n'existe pas.
Merci pour votre aide!
Objet : Définir les contraintes factorielles dans le DOE de conception personnaliséeSalut,
Merci pour cette excellente question!Il est possible de définir des facteurs dans la conception personnalisée en tant que composants de "mélange".JMP voit les composants du mélange et leur permet de varier entre les niveaux bas et haut, mais assurez-vous que le total est toujours égal à 1 (vous pouvez modifier cette valeur si vous le souhaitez, mais la valeur par défaut est 1).
Cependant, votre question est un peu plus compliquée car, si j'ai bien compris, A et B ne peuvent pas être tous les deux dans le mélange en même temps (par exemple si A > 0 que B = 0), et aussi au moins un doit être dans le mélange (par exemple si A=0 que B!=0).Il en est de même pour C et D.
Regardez comment j'ai défini les facteurs ci-dessous et voyez si cela répond à vos critères.J'ai utilisé 3 composants de mélange (AorB, CorD, E) et deux facteurs catégoriels ("First Component" et "Second Component").Les niveaux inférieurs de AorB/CorD garantissent que le mélange comprend au moins 10 % A ou B et 10 % C ou D.Les catégories définissent si A ou B / C ou D sont utilisés.Est-ce que ça marche?
