Mischung mit zwei Faktoren – genug Läufe?Hallo Leute,
Ich bin neu bei JMP und möchte ein DOE für ein Schulprojekt durchführen. Ich möchte also ein DOE für eine Mischung mit zwei verschiedenen Verbindungen durchführen, also habe ich zwei Faktoren. Ich habe das Mischungsverhältnis von X1 auf 0,7 - 1 und X2 auf 0 - 0,3 eingestellt (X1 sollte als Referenz 100 % haben).
Aber jetzt habe ich für mein Experiment nur zwei verschiedene Mischungen. Wird das ausreichen oder ist es möglich, die Anzahl der verschiedenen Mischungen zu erhöhen? Oder sollte ich die Werte von X1 auf 0,7 – 0,9 begrenzen und das 100 %-Referenzexperiment unabhängig von diesem DOE einstellen? Wenn ich das mache, erhalte ich drei verschiedene Mischungen als DOE.
VersuchsplanungBetreff: Mischung mit zwei Faktoren – genug Läufe?Die Anzahl der Mischungen richtet sich nach den Designprinzipien.
Sie verwenden benutzerdefiniertes Design. Custom Design wählt das effizienteste Design, das zum angegebenen Modell passt. Wenn Sie nur ein Haupteffektmodell angeben, sind das zwei Ebenen, da zwei Punkte die Linie definieren. In Ihrer Bildschirmaufnahme haben Sie die Interaktion angegeben, bei der es sich bei Mischungsmodellen um eine nichtlineare Mischung handelt (mit anderen Worten, für diese Situation quadratisch). Daher erhalten Sie drei Ebenen. Sie könnten das Optimalitätskriterium auf I-optimal ändern, wodurch Sie möglicherweise einige zusätzliche Mischungen in der Mitte des Raums erhalten, aber im Allgemeinen wird das Design die geringste Anzahl von Mischungen aufweisen, um effektiv zum angegebenen Modell zu passen. Sobald das Modell angepasst ist, wird es zur Bestimmung „optimaler“ Mischungen verwendet, anstatt mehrere Ebenen zu testen, um die beste zu finden.
Wenn Sie aus irgendeinem Grund wirklich mehr Mischungen wünschen, sollten Sie über ein raumfüllendes Design nachdenken. Auch für diesen Ansatz bietet JMP mehrere Möglichkeiten.
Betreff: Mischung mit zwei Faktoren – genug Läufe?Es gab Diskussionen über die Notwendigkeit einer Mischungsgestaltung.
Vielleicht hilft das und eine andere Art von Design ist besser.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/DoE-Design/mp/275541#M53466
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2016/When-Not-to-Run-a-Mixture-Experiment/ta-p/24132
