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Pregunta de principiante

Hola comunidad

 

esta es mi primera publicación en un foro y también la primera vez que uso DoE para experimentos. He visto el video DoE de JMP y tengo una pregunta o más bien busco una confirmación:

 

Tengo un experimento con dos factores continuos (por ejemplo, rango de pH) y un factor categórico (por ejemplo, tipo de ácido). Quiero usar RSM pero aparentemente, no funcionará cuando se incluye un factor categórico. Por lo tanto, he decidido optar por un "Diseño personalizado" e incluí todos los factores. Ahora el sistema dice "Los factores categóricos no pueden aparecer en términos de modelos polinomiales. Solo se están agregando al modelo los términos cuadráticos para factores continuos ".

 

¿Un usuario de DoE más experimentado diría que este es un enfoque correcto? ¿Y hay algo que deba tener en cuenta? Alternativamente, estaba pensando en hacerlo como todos los demás y asumir el factor categórico (por ejemplo, tipo de ácido) como un factor continuo. Pero esto simplemente no tiene sentido desde mi punto de vista. Gracias por cualquier ayuda.

 

GAMARe: pregunta de principiante

Para agregar solo un poco a @markbailey es una guía sólida ... estrictamente hablando, puede crear lo que llamaré pseudo RSM (piense como un compuesto factorial completo más central como ejemplo ilustrativo) con factores categóricos y continuos ... pero, y aquí está el GRAN PERO , el diseño será muy inflexible y con toda probabilidad tendrá un número mucho mayor de corridas, con un modelo predefinido subyacente al diseño ... No entraré en cómo se podría crear el diseño porque @markbailey El consejo es mucho más eficiente y racional. Utilice la plataforma JMP Custom Design para crear su diseño.

Re: pregunta de principiante

Primero, bienvenido a la comunidad. Tengo algunas ideas sobre las preguntas que plantea, pero, para ser honesto, no ha proporcionado suficiente información sobre la situación real para que pueda brindarle los consejos más adecuados. Por ejemplo, no describe la variable de respuesta.

Mis pensamientos:

1. RSM está destinado a "mapear" el espacio de diseño para que pueda seleccionar las condiciones óptimas para la variable de respuesta seleccionada. Debe hacerlo después de tener un conocimiento profundo sobre cuáles, de los pocos, factores tienen un efecto significativo en la respuesta y, lo que es más importante, comprende el efecto del ruido (factores que no está dispuesto a administrar o controlar). Ya deberías tener un modelo de primer orden ...

2. Crear un modelo de regresión continua con un factor categórico es un poco absurdo. Puede crear un modelo para cada categoría, pero incluir el término en el modelo no tiene sentido. No tiene una inferencia entre las categorías ni podría haber términos no lineales. (es este ácido o ese tipo de ácido, no hay un continuo)

3. Podrías hipotéticamente convierta el tipo de ácido en una variable continua si puede cuantificar las diferencias en los tipos (por ejemplo, la cantidad de un determinado compuesto químico), pero supongo que sus tipos son clorhídrico versus sulfúrico o nítrico o algo así.

 

¿Estás seguro de que necesitas los términos no lineales? ¿Ha predicho lo que el modelo deberían ser (basado en la ciencia, no en las estadísticas)? ¿Cuáles son tus hipótesis? Por lo general, construimos modelos comenzando con el primer orden y aumentando esto a través de la iteración, en lugar de un experimento de una sola vez. Experimentamos para comprender, no para elegir un ganador.

 

La experimentación es extremadamente poderosa, así que hágalo.

Re: pregunta de principiante

Los diseños de RSM, mucho más antiguos, solo tenían en cuenta factores continuos. El diseño personalizado moderno puede manejar cualquier tipo de factor, por lo que puede tener factores continuos y categóricos en el mismo experimento. También puede incluir términos para efectos de interacción entre factores continuos y categóricos, y efectos no lineales de factores continuos.

 

La advertencia solo le informa que Acid * Acid no aparecerá en la lista de términos modelo.

Re: pregunta de principiante

Hola Mark y todos los demás que respondieron:

 

muchas gracias por explicarme. Todavía tengo una pregunta. Recientemente, leí un artículo (S. Sadhukhan, U. Sarkar / Energy Conversion and Management 118 (2016) 450–458) donde el objetivo era aumentar la pureza del glicerol al máximo, y lo hicieron lo siguiente (lo que me confundió un poco):

 

Usaron un CCD con tres continuo factores:

1.) Tipo de ácido

2.) pH

3.) Cantidad de adsorbente

 

Lo que me confunde es exactamente lo que @statman dijo: factor 1) El tipo de ácido no es un factor continuo . En realidad, debería ser una variable categórica. Por lo tanto, en realidad es un pseudo RSM como @P_Bartell dijo, ya que convirtieron un factor realmente categórico en un factor continuo, ¿correcto? (Q1)

 

¿Este enfoque es válido desde un punto de vista científico? (Q2) He visto al menos otros 4-5 autores haciendo exactamente lo mismo.

 

Según tengo entendido, no puede hacer esto, ya que no hay continuidad entre el tipo de ácidos (¡es una categoría! Por ejemplo, sulfúrico, fosfórico, acético, etc.), por lo que no hay curvatura. Estoy haciendo algo similar y me gustaría saber: ¿sería un enfoque correcto definir tres variables diferentes que son continuas, por ejemplo?

 

1) pH - Saponificación - conti

2) pH - Acidificación - conti

3) Salado (= proporción de disolvente: capa acuosa) - conti

 

y utilizar un cuarto factor categórico como "tipo de base"? (Tercer trimestre) En caso afirmativo, esto significaría que el modelo no tiene en cuenta la relación entre el factor 4 y los factores 1-3, ¿correcto? (Cuarto trimestre) Pero esto tampoco sería lógico ya que la influencia del tipo de base también es muy relevante para los factores 1-3. Sus respuestas son muy apreciadas.

 

 

 

Re: pregunta de principiante

Hola a todos, estoy tratando de encontrar una palabra "APROBADO" en la columna Prueba. luego quiero poder escribir otra palabra "FALLO" en una celda justo encima del PASO en la misma columna

Gracias por tu ayuda

Sam

Re: pregunta de principiante

dt=current data table();
theRows=dt<<GET rows="" where=""></GET>

Re: pregunta de principiante

R1: Están utilizando el diseño y análisis RSM más antiguo, por lo que tuvieron que tratar el tipo de ácido como un factor continuo. No es necesario que haga lo mismo. Tiene razón en que es un factor categórico y debe modelarse como tal.

 

A2: Es absolutamente válido.

 

A3: Sí, su definición de los factores tiene sentido.

 

A4: Puede modelar interacciones entre X4 y los primeros tres factores. Simplemente cruce los factores en el modelo. Por ejemplo, X1 * X4 estimaría y probaría el efecto de interacción entre ellos.

Re: pregunta de principiante

Hola Jim, gracias por tu ayuda, el código solo funciona en una fila, tengo unos cientos de filas similares que deben actualizarse

Gracias

Sam

 

 

Re: pregunta de principiante

Traté de ponerlo en un bucle, todavía hace solo el primer "PASS" que encuentra, no continuará encontrando el siguiente "PASS"

Gracias

Sama

 

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: pregunta de principiante

Gracias Jim, pude resolverlo; solo es necesario reemplazar el [1] por [0] en la segunda línea.

Sam

theRows = dt << obtener filas donde (: test == "PASS");

: prueba [theRows [ 0 ] - 1] = "FALLO";

 

Re: pregunta de principiante

 

Querida marca,

 

muchas gracias por tu repetición. Última pregunta: ¿Por qué Run 9 tiene una saponificación de 8,99? ¿Hay alguna explicación lógica para esto? ¡¡Gracias de antemano!!

Re: pregunta de principiante

El diseño personalizado se basa en el "algoritmo de intercambio de coordenadas" y un "criterio de optimización". No se basa en un método combinatorio. Comienza con un diseño completamente aleatorio. Es decir, los niveles de factor en el diseño inicial se distribuyen uniformemente de manera aleatoria. ¡No es un buen diseño! Pero el algoritmo determina mejores coordenadas para una ejecución, las cambia e itera así hasta que converge en el mejor valor para el criterio. No se garantiza que esta búsqueda guiada encuentre el diseño óptimo globalmente, por lo que el proceso se repite muchas veces.

 

Este enfoque a veces conduce a diseños que no son intuitivos. También puede dar lugar a un diseño diferente si vuelve a hacer clic en Crear diseño. Este resultado es el caso cuando hay más de un diseño que son igualmente óptimos según el criterio.

 

En este caso, un valor cercano a 9 proporcionará datos más informativos con respecto al modelo y al criterio que otro valor. Por otro lado, puede cambiarlo. Por ejemplo, podría ser más práctico usar 9 que lograr 8,99. El diseño no se romperá ni dejará de funcionar si cambia un valor como este.

Re: pregunta de principiante

Ok, ahora estoy un poco confundido. ¿Significa esto automáticamente que sería mejor usar el JMP-CCD con la base como factores continuos para determinar el proceso que produce la mayor pureza de glicerol, o es mejor mi diseño?

Re: pregunta de principiante

No recomendaría el CCD cuando tenga un diseño personalizado que se adapte de manera óptima a su experimento.

Re: pregunta de principiante

Querida marca,

 

muchas gracias por sus útiles consejos y apareció una pregunta durante el transcurso del trabajo. Si no es posible llegar a un pH de 14 con una de las corridas, ¿es posible cambiar las corridas experimentales específicas y cambiar el pH de 14 a, por ejemplo, 12 dentro de la tabla?

Re: Pregunta de principiante

@artajerjes90 Es importante agregar un signo '@' al comienzo de un nombre en una respuesta para 'etiquetar' a esa persona en la Comunidad. Luego, si tienen las notificaciones activadas, recibirán una notificación por correo electrónico del sistema y, a su vez, con suerte responderán. Puedo decirle que si la 'tabla' a la que se refiere es una tabla de datos JMP generada por cualquiera de las plataformas JMP DOE, entonces es completamente editable. Obviamente, cambia la combinación de tratamiento específica dentro del diseño, por lo que es posible que desee crear una tabla de datos completamente NUEVA con el segundo diseño y luego pasar por la plataforma Evaluate Design comparando ambos diseños para ver el impacto del cambio... principalmente observando la correlación de estimaciones de parámetros y si algún efecto ya no es estimable, serían dos cosas para verificar con seguridad. Sin conocer el diseño original, mi fuerte sospecha es que hacer este cambio a UNO y solo una ejecución no tendrá implicaciones serias... pero esa es solo mi sospecha.

Re: Pregunta de principiante

Sí exactamente. Intente alcanzar el nivel dado por el diseño, pero cuando se desvía mucho, como 12 en lugar de 14, simplemente actualice el nivel para el análisis.

Re: Pregunta de principiante

@P_Bartell Gracias por señalarlo. Tengo otra pregunta. ¿Por qué los gráficos de superficie son diferentes cuando se generan sobre "Gráfico" o mediante "Modelo" -> "Ajustar mínimo cuadrado"? No desde el punto de vista del resultado, sino desde la forma. ¿Cómo puedo hacerlo suave y no tan nervioso?

Gracias de antemano y un cordial saludo.