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Pregunta para principiantes

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 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, decidí optar por un "diseño personalizado" e incluí todos los factores. Ahora el sistema dice "Los factores categóricos no pueden aparecer en términos de modelo polinómico. Sólo se están agregando al modelo los términos cuadráticos para factores continuos".

 

¿Diría un usuario más experimentado del DoE que este es un enfoque correcto? ¿Y hay algo que debo 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.

 

Diseño de experimentosRe: Pregunta para principiantes

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

Gracias de antemano y un cordial saludo.

Re: Pregunta para principiantes

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

Re: Pregunta para principiantes

@Artajerjes90 Es importante agregar un signo '@' al principio 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, 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 Las estimaciones de los parámetros y si algún efecto ya no es estimable serían dos cosas que se deben 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 para principiantes

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 ejecuciones, ¿es posible cambiar ejecuciones experimentales específicas y cambiar el pH de 14 a, por ejemplo, 12 dentro de la tabla?

Re: Pregunta para principiantes

No recomendaría el CCD si tiene un diseño personalizado que se adapta de manera óptima a su experimento.

Re: Pregunta para principiantes

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

Re: Pregunta para principiantes

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 factores en el diseño inicial están distribuidos uniformemente aleatoriamente. ¡No es un buen diseño! Pero el algoritmo determina mejores coordenadas para una ejecución, las cambia y repite así hasta que converge en el mejor valor para el criterio. Esta búsqueda guiada no garantiza encontrar el diseño globalmente óptimo, por lo que el proceso se repite muchas veces.

 

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

 

En este caso, un valor cercano a 9 proporcionará más datos informativos sobre el modelo y el criterio que otro valor. Por otro lado, puedes cambiarlo. Por ejemplo, podría ser más práctico utilizar 9 que alcanzar 8,99. El diseño no se romperá ni dejará de funcionar si cambia un valor como este.

Re: Pregunta para principiantes

 

Querida marca,

 

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

Re: Pregunta para principiantes

Gracias Jim, pude resolverlo; Solo necesitaba reemplazar [1] por [0] en la segunda línea.

Sam

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

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

 

Re: Pregunta para principiantes

Intenté ponerlo en un bucle, todavía solo encuentra el primer "PASS" y no continúa buscando el siguiente "PASS".

Gracias

Samá

 

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 para principiantes

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

Gracias

Sam

 

 

Re: Pregunta para principiantes

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

 

R2: Es absolutamente válido.

 

R3: Sí, su definición de los factores tiene sentido.

 

R4: Puedes modelar las 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 para principiantes

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

Re: Pregunta para principiantes

Hola a todos, estoy intentando encontrar la palabra "APROBAR" en la columna Prueba. entonces quiero poder escribir otra palabra "FAIL" en una celda justo encima de PASS en la misma columna

Gracias por tu ayuda

Sam

Re: Pregunta para principiantes

Hola Mark y todos los demás que respondieron,

 

muchas gracias por explicar. 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 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 dicho: 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 dicho, ya que convirtieron un factor realmente categórico en un factor continuo, ¿correcto? (Q1)

 

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

 

Según tengo entendido, no se 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: ¿un enfoque correcto sería definir tres variables diferentes que sean continuas, por ejemplo?

 

1) pH - Saponificación - conti

2) pH - Acidificación - conti

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

 

¿Y utilizar un cuarto factor categórico como "tipo de base"? (T3) En caso afirmativo, esto significaría que el modelo no tiene en cuenta la relación entre el factor 4 y los factores 1-3, ¿correcto? (Q4) Pero esto tampoco sería lógico, ya que la influencia del tipo de base también es muy relevante para los factores 1-3. Se agradecen mucho sus respuestas.

 

 

 

Re: Pregunta para principiantes

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 el asesoramiento más adecuado. 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 hacerse 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, de comprender el efecto del ruido (factores que no está dispuesto a gestionar o controlar). Ya deberías tener un modelo de primer orden...

2. Crear un modelo de regresión continua con un factor categórico no tiene sentido. Podría crear un modelo para cada categoría, pero incluir el término en el modelo no tiene sentido. No hay inferencia entre las categorías ni puede haber términos no lineales. (es este ácido o aquel tipo de ácido, no hay 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? ¿Has predicho cuál será el modelo? debería ser (basado en la ciencia, no en las estadísticas)? ¿Cuáles son tus hipótesis? Por lo general, construimos modelos comenzando con el primer orden y aumentándolo mediante 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 hazlo.

Re: Pregunta para principiantes

Para agregar solo un poco a @Mark_Bailey La buena guía de... estrictamente hablando, puedes crear lo que yo llamaré diseño pseudo RSM (piense como un diseño factorial completo más compuesto 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 ejecuciones, con un modelo predefinido subyacente al diseño... No entraré en cómo se podría crear el diseño porque @Mark_Bailey El consejo de es mucho más eficiente y racional. Utilice la plataforma JMP Custom Design para crear su diseño.

Re: Pregunta para principiantes

Los diseños RSM, mucho más antiguos, solo tenían en cuenta factores continuos. El diseño personalizado moderno puede manejar cualquier tipo de factor, por lo que puedes 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 del modelo.