CCD 결과 분석안녕하세요 여러분,
나는 안장점을 보여주는 디싱과 가장 가파른 오르막을 선별했습니다. 그런 다음 곡률을 포착하기 위해 이 영역에 대한 실험(일반 중심 복합 설계)을 수행했습니다. 그러나 결과를 분석하는 방법을 모르겠습니다. 내 모델은 2차 항에서는 중요하지 않으며 적합성 부족도 중요합니다(모델을 4의 거듭제곱으로 올릴 때만 모델이 중요해집니다).
누군가 제가 좀 더 이해하도록 도와주실 수 있나요?
실험 설계결과 공유 및 전달Re: CCD 결과 분석나는 당신의 사고 과정을 따르려고 노력했지만, 물론 당신의 조사의 "과학"을 이해하지 못합니다. 내 생각 중 일부를 공유하겠습니다.
당신이 Res를 실행한 걸 봤어요. 3개의 중앙점이 있는 V 부분 계승입니다(단, 하나의 범주형 요인에 대한 CP는 없습니다). 응답의 실질적인 중요성에 대한 언급이 없습니까? 반응의 변화가 얼마나 실질적으로 중요한가요? CP의 반복실험이 3번 있기 때문에 통계적 유의성은 약간 어렵습니다. DF 중 하나는 곡률을 추정하는 데 사용되며 나머지는 할당할 수 없으므로 MSE를 추정하기 위한 기초가 될 수 있습니다. MSE는 일반적으로 공정에서 나타나는 변동과 어떻게 비교됩니까? E는 C초와 함께 가장 "활동적인" 것 같습니다. 나머지 부분에 대해서는 별로 볼 수 없습니다(다시 말하지만 응답 변수와 관련된 컨텍스트가 없습니다). A, B를 계속한 이유는 무엇인가요? 곡률의 증거가 없습니다. E와 C를 기반으로 한 모델에는 몇 가지 문제가 있는 것처럼 보입니다(하나의 특이한 사건과 잔차가 확실히 정규 분포가 아님).
가장 가파른 오르막에는 어떤 모델을 사용했나요? 해당 모델에서는 중요하지 않은 요소를 사용한 것 같나요? SA 방법에서 최고의 결과를 지금까지 계속 달성한 이유를 모르시나요?
가장 중요한 요소가 가장 낮은 최적 수준으로 설정되었습니다...응? 그 요인을 더 조사하고 싶습니다. 좀 더 정량적일 수 있을까요?
왜 CCD인지 모르시나요? 당신이 한 다른 작업과 어떤 관련이 있나요? 또한 통계적 유의성은 최적화에서 큰 역할을 하지 않으므로 주의하세요. 최적화 시점에 이르면 요소의 중요성을 이미 알고 있으므로 무엇을 찾고 계십니까? 더 견고한 결과를 제공하는 최적 지점(유지하기 어려운 국부적 최대값) 또는 플랫 지점.
마지막으로 소음을 "처리"할 전략이 없습니까? 반복/중첩(측정 오류와 같은 단기 노이즈) 또는 블록 또는 분할 플롯(주변, 원자재 로트와 같은 장기 노이즈)이 없습니까?
Re: CCD 결과 분석좋아요. 가장 가파른 오르막 실험에서 어떤 수준의 E가 사용되었는지는 잘 모르겠습니다. 저는 SA로 가정했습니다. 또한 CCD 요인이 요인 A, B, C, D에 매핑되는 방식에 대해 몇 가지 가정을 했습니다.
모든 데이터를 하나의 데이터 테이블(첨부)로 가져왔습니다. 나는 그것이 유용했다고 생각하지만 아마도 당신이 기대했던 답변을 제공하지 못할 것입니다.
가장 가파른 오르막 실험과 CCD 사이에 이상한 일이 일어난 것 같습니다. 이 두 단계의 결과는 동일한 모델에 적합하지 않습니다. CCD에 사용된 요인 범위는 가장 가파른 오르막에서의 최고 실행과 매우 유사하지만 CCD의 반응은 훨씬 낮습니다(240~260에 비해 <100). 다시 말하지만, 가장 가파른 오르막과 CCD 실험에 대한 요인 E의 설정은 SA라고 가정합니다.
어쨌든 나는 당신이 취한 접근 방식을 추천할 것인지 확신할 수 없습니다. 선별 결과 자체에서는 요인 E와 C만 중요하다는 것을 암시하는데, 왜 가장 가파른 오르막 실험에 대해 다른 요인도 추진했는지 모르겠습니다. 나는 그 접근 방식을 사용하지 않았기 때문에 가장 가파른 오르막 방법을 이해하지 못합니다. CCD에 대해 매우 좁은 요인 범위를 사용하는 것도 프로세스가 이 범위에서 견고한지 확인하는 것이 목표가 아닌 한 권장되지 않습니다.
비록 원하는 결과를 얻지 못했더라도, 이번 기회가 여러분에게 유용한 경험이 되었기를 바랍니다. 다음 프로젝트 전에 DOE에 대해 자세히 알아보기 위해 일부 리소스를 탐색해 볼 수도 있습니다. 그만큼 산업문제해결을 위한 통계적 사고 강좌 DOE에 대한 좋은 모듈이 있습니다.
Re: CCD 결과 분석- 요인 D는 반응에 미치는 영향이 낮기 때문에 CCD에서 변하지 않으며 0.24로 일정하게 설정했습니다.
- E는 범주형 요인이므로 SB 대신 SA를 선택했습니다(더 나은 결과를 보임에도 불구하고...., SA가 더 친환경적입니다)
- 따라서 SB 값을 제거하면 스크리닝 실험에서 더 높은 값을 얻을 수 있습니다.
Re: CCD 결과 분석흥미로운.
요인 A, B, C, D는 CCD의 요인과 어떤 관련이 있습니까?
A, B, C, D 요인 중 CCD에서 변화하지 않는 요인은 무엇이며 설정은 무엇입니까?
가장 가파른 오르막과 CCD 실험에 대한 요인 E의 수준은 얼마입니까? (스크리닝 디자인에서 이것이 가장 중요한 요소인 것 같습니다)
선별, 최고 가파른 오르막, CCD 전반에 걸쳐 반응이 동일합니까? (CCD 이전에는 훨씬 더 높은 값을 달성했습니다)
감사해요,
필
Re: CCD 결과 분석확신하는!
이 모델은 유의미하지 않은 적합성 부족, p-값 유의성 및 R2, Radj 및 R 예측도 높은 것과 관련이 있는 것으로 보입니다.
그래서 저는 각 요인을 어떻게 증가시키는지 알기 위해 가장 가파른 오르막을 올랐습니다. 이 두 번째 실험은 실험 4와 5 사이의 곡률 영역을 보여줍니다.
Re: CCD 결과 분석나는 그것이 가능하다고 확신합니다. 나는 가장 가파른 오르막 방법에 대해 아무것도 모릅니다.
나는 여전히 스크리닝과 CCD 실험을 결합하여 전체 데이터 세트를 살펴볼 가치가 있다고 생각합니다.
(스크리닝 실험 데이터는 귀하가 공유한 데이터의 일부가 아니라고 가정합니다. 귀하의 설명으로 볼 때 스크리닝 실험과 다른 요인 영역에서 완전한 CCD를 수행한 것처럼 들립니다.)
아마도 가장 가파른 상승 데이터도 포함할 수도 있습니다.
Re: CCD 결과 분석매우 감사합니다 @Phil_Kay 그리고 @Dan_Obermiller 여러분의 통찰력 있는 의견을 위해.내가 9단계로 가장 가파른 등정을 했고 안장 지점이 3단계와 4단계 사이에 표시되었으며 이는 내 범위(176~180°C)에 해당합니다(반응은 4에서 9로 감소). 이것이 단지 국소 최적해일 가능성이 있습니까?
Re: CCD 결과 분석비常感谢您的回复Re: CCD 결과 분석나는 동의한다 @Dan_Obermiller . 요인은 사용한 범위에 대한 반응에 큰 영향을 미치지 않는 것 같습니다. 화학자로서 온도 범위는 매우 좁아 보입니다. 직관적으로 온도를 175도에서 182도로 변경해도 반응에 큰 변화가 있을 것으로 예상하지 않습니다.
이것이 견고성 연구라면 좋은 일이 될 수 있습니다. 여기의 결과는 이러한 범위에 걸쳐 요인을 다양화하고 일관된 응답을 얻을 수 있음을 알려줍니다.
그러나 이것이 최적화 연구인 것처럼 들립니다. 어떤 경우에는 유용한 모델을 얻기 위해 더욱 대담하게 실험해야 합니다. DOE 메뉴의 Augment Design을 사용하여 확장된 요인 범위의 실행을 추가할 수 있습니다.
한 가지 옵션은 선별 설계의 데이터를 포함할 수 있다는 것입니다. 결합된 데이터 세트는 균형이 맞지 않을 수도 있지만 더 넓은 요인 공간의 데이터를 포함하고 더 유용한 모델을 구축할 수 있을 것으로 기대합니다.
데이터를 JMP 데이터 테이블로 첨부했습니다.
이 모든 것이 도움이 되기를 바랍니다.
필
Re: CCD 결과 분석나는 여기서도 그다지 중요하다고 보지 않습니다. 실제로 전체 반응 표면 모델을 사용한 테스트의 p-값이 0.2195이므로 적합성이 크게 부족하다고 생각하지 않습니다. 가장 큰 문제는 선택한 범위에 걸쳐 응답에 큰 변화가 없는 것 같습니다.
설계에서 축 점을 제거하고 전체 요인 모델을 피팅해도 큰 효과가 나타나지 않습니다(적합성 부족도 나타나지 않음). 중앙점의 변동성(표준 편차 = 5.22)이 나머지 데이터의 표준 편차에 비해 크다고 생각합니다. 변수의 범위가 그리 넓지 않다고 말씀드리겠습니다. 일반적으로 범위는 효과를 감지할 수 있을 만큼 넓어야 합니다. 낮은 축 지점에서 높은 지점으로 7도 변동하고 -1과 +1 수준 사이의 차이는 4도에 불과하며 그다지 크지 않습니다.
Re: CCD 결과 분석안녕, 아론
看起来温島是一个要因子.
3D 플롯은 상위 2개에 불과하며, 2개는 더 이상 사용할 수 없습니다.
같은 원리로, 如果把温道当작품Z轴, 剩余的两个参数当数X와Y轴, 也看不出一个抛물曲면 (想象一座山).
高次拟会取得更好的R平方，但是很有可能是过島拟会。
希望可以帮助到你。
