初心者の質問こんにちは、コミュニティです。
これはフォーラムへの初めての投稿であり、実験に DoE を使用するのも初めてです。 JMP の DoE ビデオを視聴しましたが、質問というか確認したいことがあります。
2 つの連続因子 (pH の範囲など) と 1 つのカテゴリ因子 (酸の種類など) を使用した実験があります。 RSMを使用したいのですが、カテゴリ要素が含まれている場合は機能しないようです。 したがって、私は「カスタム デザイン」を選択し、すべての要素を含めることにしました。 現在、システムは「カテゴリ因子は多項式モデルの項には現れません。 連続因子の二次項のみがモデルに追加されます。」
より上級の DoE ユーザーは、これが正しいアプローチだと言えるでしょうか? また、心に留めておくべきことはありますか? あるいは、他のすべてと同じようにして、カテゴリー因子 (酸の種類など) を連続因子として仮定することを考えていました。 しかし、これは私の観点からは意味がありません。 助けていただきありがとうございます。
実験計画法Re: 初心者の質問@P_Bartelご指摘いただきありがとうございます。 もう一つ質問があります。 「グラフ」または「モデル」→「最小二乗法」で曲面プロットを生成すると、曲面プロットが異なるのはなぜですか? 結果の観点からではなく、形状からです。 どうすればエッジが立たずに滑らかにできるでしょうか？
よろしくお願いいたします。
Re: 初心者の質問はい、正確に。 設計で指定されたレベルを達成するように努めますが、14 ではなく 12 など、大幅に逸脱した場合は、分析用にレベルを更新するだけです。
Re: 初心者の質問@artaxerxes90コミュニティ内でその人を「タグ付け」するには、返信の名前の先頭に「@」記号を追加することが重要です。 その後、通知がオンになっている場合は、システムから電子メール通知を受け取り、うまくいけば応答します。 あなたが参照している「テーブル」が、JMP DOE プラットフォームのいずれかによって生成された JMP データテーブルである場合、それは完全に編集可能であると言えます。 明らかに、計画内の特定の処理の組み合わせが変更されるため、2 番目の計画で完全に新しいデータ テーブルを作成し、その後、両方の計画を比較する Evaluate Design プラットフォームを実行して、変更の影響を確認することをお勧めします。主に次の相関関係に注目します。パラメータの推定値と、推定できない効果があるかどうかの 2 つを確実に確認する必要があります。 元の設計を知らない私の強い疑念は、この変更を 1 つだけ実行しても深刻な影響はないだろうということです...しかし、それは単なる私の疑念です。
Re: 初心者の質問親愛なるマーク様
有益なヒントをありがとうございました。作業中に 1 つの質問が出てきました。 実行の 1 つで pH 14 にすることができない場合、特定の実験実行を変更して、表内の pH を 14 からたとえば 12 に変更することは可能ですか?
Re: 初心者の質問実験に最適なカスタム設計を行っている場合には、CCD はお勧めしません。
Re: 初心者の質問さて、少し混乱しています。 これは自動的に、最高のグリセロール純度をもたらすプロセスを決定する連続因子として塩基を備えた JMP-CCD を使用する方が良いことを意味するのでしょうか、それとも私の設計の方が優れているのでしょうか?
Re: 初心者の質問カスタム設計は、「座標交換アルゴリズム」と「最適性基準」に基づいています。 組み合わせ手法に基づいたものではありません。 完全にランダムなデザインから始まります。 つまり、初期設計の因子水準は一様にランダムに分布しています。 良いデザインではありません! ただし、アルゴリズムは 1 回の実行でより適切な座標を決定し、変更し、基準の最適な値に収束するまでこのように繰り返します。 このガイド付き検索では全体的に最適な設計が見つかるとは限りません。そのため、このプロセスは何度も繰り返されます。
このアプローチでは、直感的ではないデザインが生じる場合があります。 もう一度 [デザインの作成] をクリックすると、別のデザインが表示される場合もあります。 この結果は、基準に従って同様に最適な設計が複数ある場合に当てはまります。
この場合、9 に近い値は、他の値よりもモデルと基準に関してより有益なデータを提供します。 逆に、変更することもできます。 たとえば、8.99 を達成するよりも 9 を使用する方が現実的である可能性があります。 このような値を変更しても、デザインが壊れたり、実行に失敗したりすることはありません。
Re: 初心者の質問
親愛なるマーク様
リプレイしていただきありがとうございます。 最後の質問: Run 9 のケン化度が 8.99 なのはなぜですか。 これに対する論理的な説明はありますか? よろしくお願いします！！
Re: 初心者の質問ジムのおかげで、私はそれを理解することができました。 2行目の[1]を[0]に置き換えるだけです。
サム
theRows = dt << 行を取得 where( :test == "PASS" );
:test[theRows[ 0 ] - 1] = "失敗";
Re: 初心者の質問ループに入れようとしましたが、最初に見つかった「PASS」のみが実行され、次の「PASS」は引き続き見つかりません。
ありがとう
サマ
dt = Current Data Table();
R = N Rows( dt );
For( i = 1, i <= R, i++,
theRows = dt << get rows where( :test == "PASS" );
:test[theRows[1] - 1] = "FAIL";
);Re: 初心者の質問こんにちはジム、ご協力ありがとうございます。コードは 1 行でのみ機能します。更新する必要がある同様の行が数百行あります。
ありがとう
サム
Re: 初心者の質問A1: 彼らは古い RSM 設計と分析を使用しているため、酸の種類を連続因子として扱う必要がありました。 同じことをする必要はありません。 これはカテゴリ要因であり、そのようにモデル化する必要があるというのは正しいです。
A2: 全くその通りです。
A3: はい、あなたの要因の定義は理にかなっています。
A4: X4 と最初の 3 つの要素の間の相互作用をモデル化できます。 モデル内の因子を交差させるだけです。 たとえば、X1*X4 はそれらの間の相互作用効果を推定し、テストします。
Re: 初心者の質問dt=current data table();
theRows=dt<<GET rows="" where=""></GET>
Re: 初心者の質問みなさん、こんにちは。列テストで「PASS」という単語を見つけようとしています。次に、同じ列のPASSのすぐ上のセルに別の単語「FAIL」を書き込むことができるようにしたいです。
ご協力いただきありがとうございます
サム
Re: 初心者の質問こんにちは、マークと他の返信者全員、
説明していただきありがとうございます。 まだ質問が 1 つあります。 最近、ある論文を読みました（S. Sadhukhan, U. Sarkar /Energy Conversion and Management 118 (2016) 450–458) では、グリセロールの純度を最大限に高めることが目的であり、次のことを実行しました (これは私を少し混乱させました)。
彼らは3つのCCDを使用しました継続的な要因:
1.) 酸の種類
2.) pH
3.) 吸着剤の量
私を混乱させているのは、まさにそのことです@スタットマン言った：要因 1) 酸の種類は連続要因ではない。 実際には、これはカテゴリ変数である必要があります。 したがって、実際には、疑似 RSMとして@P_Bartel彼らは実際にカテゴリ因子を連続因子に変換したので、そう言いましたよね？ (Q1)
このアプローチは科学的な観点から有効ですか? (Q2)私は少なくとも 4 ～ 5 人の他の著者がまったく同じことをしているのを見てきました。
私の理解によれば、酸の種類 (これはカテゴリーです! 硫酸、リン酸、酢酸など...) の間に連続性がないため、これを行うことはできず、曲率もありません。 私は同様のことを行っており、知りたいのですが、連続する 3 つの異なる変数を定義するのが正しいアプローチでしょうか。
1) pH - けん化 - コンチ
2) pH - 酸性化 - 継続
３）塩析（＝溶媒：水層の比）－コンチ
そして 4 番目のカテゴリー因子を「塩基の種類」として使用しますか? (Q3) 「はい」の場合、モデルでは因子 4 と因子 1 ～ 3 の間の関係が考慮されていないことになります。 (Q4)しかし、塩基の種類の影響は因子 1 ～ 3 にも大きく関係しているため、これも論理的ではありません。 ご返信誠にありがとうございます。
Re: 初心者の質問まず、コミュニティへようこそ。 あなたの質問については私も思うところがありますが、正直に言うと、私が最も適切なアドバイスを提供できるほど、実際の状況について十分な情報が提供されていません。 たとえば、応答変数を記述しません。
私の考え：
1. RSM は、選択した応答変数に最適な条件を選択できるように、設計空間を「マッピング」することを目的としています。 これは、少数の要因のうちどの要因が応答に重大な影響を与えるかについて十分な知識を持った後に行う必要があります。さらに重要なことに、ノイズ (管理または制御したくない要因) の影響を理解した後に行う必要があります。 最初のオーダーモデルはすでにあるはずです...
2. カテゴリカル因子を使用して連続回帰モデルを作成するのは、少し意味がありません。 カテゴリごとにモデルを作成することもできますが、モデルに用語を含めることは意味がありません。 カテゴリ間の推論はなく、非線形項も存在しません。 (この酸かあの酸の種類のどちらかです。連続体はありません)
3. できる仮に酸の種類の違い (たとえば、特定の化合物の量) を定量化できる場合は、酸の種類を連続変数に変換します。ただし、私の推測では、酸の種類は塩酸対硫酸または硝酸、またはそのようなものです。
非線形項が本当に必要ですか? モデルが何かを予測しましたかすべき(統計ではなく科学に基づいている)? あなたの仮説は何ですか? 通常、ワンショットの実験ではなく、一次から始めて反復を通じてモデルを構築し、これを強化していきます。 私たちは勝者を選ぶためではなく、理解するために実験を行っています。
実験は非常に強力なので、ぜひ試してみてください。
Re: 初心者の質問少しだけ付け加えると、 @Mark_Baileyの音声ガイダンス...厳密に言えば、カテゴリカル因子と連続因子を使用して疑似 RSM (説明例として完全な因子と中心の合成のようなものと考えてください) 計画を作成できます...しかし、ここに大きな問題があります。 、設計は非常に柔軟性が低く、設計の基礎となる事前定義されたモデルを使用して、実行回数が非常に多くなる可能性があります...設計の作成方法については説明しません。 @Mark_Baileyさんのアドバイスの方がはるかに効率的かつ合理的です。 JMP Custom Design プラットフォームを使用してデザインを作成します。
Re: 初心者の質問はるかに古い RSM 設計は連続因子のみに対応していました。 最新のカスタム計画ではあらゆる種類の因子を処理できるため、同じ実験内に連続因子とカテゴリ因子を含めることができます。 連続因子とカテゴリ因子の間の交互作用効果、および連続因子の非線形効果の項を含めることもできます。
この警告は、Acid*Acid がモデル項のリストに表示されないことを知らせているだけです。
