Analyse der CCD-ErgebnisseHallo allerseits,
Ich habe das Screening-Design und den steilsten Aufstieg durchgeführt, der mir einen Sattelpunkt zeigte. Dann habe ich in diesem Bereich ein Experiment (gewöhnliches zentrales Verbunddesign) durchgeführt, um die Krümmung zu erfassen. Aber ich weiß nicht, wie ich die Ergebnisse analysieren soll, mein Modell ist bei quadratischen Termen nicht signifikant und die mangelnde Anpassung ist signifikant (das Modell wird erst signifikant, wenn ich mein Modell mit der Potenz 4 erhöhe).
Könnte mir bitte jemand helfen, mehr zu verstehen?
VersuchsplanungErgebnisse teilen und kommunizierenBetreff: Analyse der CCD-ErgebnisseIch habe versucht, Ihrem Gedankengang zu folgen, aber natürlich verstehe ich die „Wissenschaft“ Ihrer Untersuchung nicht. Ich werde einige meiner Gedanken teilen.
Ich sehe, Sie haben einen Res ausgeführt. V-Bruchfaktor mit 3 Mittelpunkten (obwohl es für den einen kategorialen Faktor keinen CP gibt). Die praktische Bedeutung der Antwort wird nicht erwähnt? Wie groß ist die praktische Bedeutung einer Änderung der Reaktion? Die statistische Signifikanz ist eine kleine Herausforderung, da Sie über drei Replikate des CP verfügen. Einer der DFs wird zur Schätzung der Krümmung verwendet, die anderen sind nicht zuordenbar und können daher die Grundlage für die Schätzung des MSE bilden. Wie schneidet der MSE im Vergleich zu den Abweichungen ab, die Sie normalerweise im Prozess sehen? E scheint mit C an zweiter Stelle am „aktivsten“ zu sein. Beim Rest sehe ich nicht viel (wiederum habe ich keinen Kontext in Bezug auf die Antwortvariable). Warum haben Sie mit A und B weitergemacht? Keine Anzeichen einer Krümmung. Ein auf E und C basierendes Modell scheint einige Probleme zu haben (ein ungewöhnliches Ereignis und die Residuen sind sicherlich nicht normalverteilt).
Welches Modell haben Sie für den steilsten Anstieg verwendet? Sieht es so aus, als hätten Sie in diesem Modell unbedeutende Faktoren verwendet? Sie sind sich nicht sicher, warum Sie mit Ihrer SA-Methode bisher über die besten Ergebnisse hinaus weitergemacht haben?
Der wichtigste Faktor wurde auf das am wenigsten optimale Niveau eingestellt ... oder? Ich würde diesen Faktor gerne genauer untersuchen. Könnte es quantitativer sein?
Nicht sicher, warum das CCD? In welcher Beziehung steht es zu den anderen Arbeiten, die Sie gemacht haben? Seien Sie auch hier vorsichtig, da die statistische Signifikanz bei der Optimierung keine so große Rolle spielt. Zum Zeitpunkt der Optimierung wissen Sie bereits, welche Faktoren wichtig sind. Wonach suchen Sie also? Sweet Spots (lokale Maxima, die schwer aufrechtzuerhalten sind) oder Flat Spots, die robustere Ergebnisse liefern.
Schließlich sehe ich keine Strategie, um mit Lärm umzugehen? Keine Wiederholungen/Verschachtelungen (kurzfristiges Rauschen wie Messfehler) oder Blöcke oder Split-Plots (für langfristiges Rauschen wie Umgebungs- oder Rohmaterialmengen)?
Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseOkay. Ich bin mir nicht sicher, welches E-Niveau im Experiment mit dem steilsten Aufstieg verwendet wurde – ich bin von SA ausgegangen. Ich habe auch einige Annahmen darüber getroffen, wie die CCD-Faktoren den Faktoren A, B, C, D zugeordnet werden.
Ich habe alle Daten in einer Datentabelle zusammengefasst (im Anhang). Ich denke, es war nützlich, aber es gibt Ihnen wahrscheinlich nicht die Antwort, auf die Sie gehofft haben.
Es scheint, als ob etwas Seltsames zwischen dem Experiment des steilsten Aufstiegs und dem CCD passiert ist. Die Ergebnisse dieser beiden Phasen passen nicht zum gleichen Modell. Die im CCD verwendeten Faktorbereiche sind den besten Läufen im steilsten Anstieg sehr ähnlich, aber die Reaktion ist im CCD viel geringer (<100 im Vergleich zu 240 bis 260). Auch hier gehe ich davon aus, dass die Einstellung des Faktors E für den steilsten Anstieg und die CCD-Experimente SA ist.
Ich bin jedenfalls nicht sicher, ob ich den von Ihnen gewählten Ansatz empfehlen würde. Die Screening-Ergebnisse allein lassen darauf schließen, dass nur die Faktoren E und C wichtig sind. Ich bin mir daher nicht sicher, warum Sie auch die anderen Faktoren für das Experiment mit dem steilsten Aufstieg übernommen haben. Ich verstehe die Methode des steilsten Aufstiegs nicht, da ich diesen Ansatz nicht verwendet habe. Die Verwendung sehr enger Faktorbereiche für das CCD würde ich auch nicht empfehlen, es sei denn, Ihr Ziel besteht darin, festzustellen, ob der Prozess über diese Bereiche robust ist.
Ich hoffe, dass dies eine nützliche Erfahrung für Sie war, auch wenn Sie nicht das erhoffte Ergebnis erzielt haben. Vielleicht möchten Sie vor Ihrem nächsten Projekt einige Ressourcen erkunden, um mehr über DOE zu erfahren. Der Kurs „Statistisches Denken für die Lösung industrieller Probleme“. hat ein gutes Modul zum Thema DOE.
Betreff: Analyse der CCD-Ergebnisse- Faktor D wird im CCD aufgrund seiner geringen Auswirkung auf die Reaktion nicht variiert, ich habe ihn konstant auf 0,24 eingestellt.
- E war ein kategorialer Faktor, daher wurde SA anstelle von SB ausgewählt (obwohl es ein besseres Ergebnis zeigte ...), SA ist grüner)
- Wenn man also den Wert von SB entfernt, werden im Screening-Experiment höhere Werte erreicht
Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseInteressant.
In welcher Beziehung stehen die Faktoren A, B, C, D zu den Faktoren in Ihrem CCD?
Welche der Faktoren A, B, C, D werden im CCD nicht variiert und wie ist die Einstellung?
Wie hoch ist der Faktor E für den steilsten Aufstieg und CCD-Experimente? (Nach Ihrem Screening-Design scheint dies der mit Abstand wichtigste Faktor zu sein)
Ist die Reaktion bei Screening, steilstem Anstieg und CCD gleich? (Sie haben vor dem CCD viel höhere Werte erreicht)
Danke,
Phil
Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseSicher!
Dieses Modell scheint relevant zu sein, da die Anpassung nicht signifikant mangelt, der p-Wert signifikant ist und R2, Radj und R pred ebenfalls hoch sind
Also habe ich den steilsten Aufstieg gemacht, um zu wissen, wie ich die einzelnen Faktoren erhöhen kann. Dieses zweite Experiment bringt den Krümmungsbereich zwischen Experiment 4 und 5 zum Vorschein.
Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseIch bin sicher, dass das möglich ist. Ich weiß nicht wirklich etwas über steilste Aufstiegsmethoden.
Ich denke immer noch, dass es sich lohnen würde, sich Ihren gesamten Datensatz mit Ihren Screening- und CCD-Experimenten zusammen anzusehen.
(Ich gehe davon aus, dass die Daten des Screening-Experiments nicht Teil der von Ihnen geteilten Daten sind. Ihrer Beschreibung zufolge klingt es so, als hätten Sie eine vollständige CCD für eine andere Faktorregion als für das Screening-Experiment durchgeführt.)
Vielleicht würden Sie auch Ihre steilsten Aufstiegsdaten angeben.
Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseVielen Dank @Phil_Kay Und @Dan_Obermiller für eure aufschlussreichen Kommentare.Vorausgesetzt, ich habe den steilsten Aufstieg mit 9 Stufen gemacht und der Sattelpunkt wurde zwischen Stufe 3 und 4 angezeigt, was meinem Bereich (176–180 °C) entspricht (die Reaktion verringert sich von 4 auf 9). Ist es möglich, dass dies nur ein lokales Optimum ist?
Betreff: Analyse der CCD-Ergebnisse非常感谢您的回复Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseIch bin einverstanden mit @Dan_Obermiller . Die Faktoren scheinen keinen großen Einfluss auf die Reaktion in den von Ihnen verwendeten Bereichen zu haben. Als Chemiker scheint der Temperaturbereich sehr eng zu sein – intuitiv würde ich keine große Änderung der Reaktion erwarten, wenn ich die Temperatur von 175 auf 182 Grad ändere.
Dies könnte eine gute Sache sein, wenn es sich um eine Robustheitsstudie handelt. Die Ergebnisse hier zeigen Ihnen, dass Sie die Faktoren in diesen Bereichen variieren und eine konsistente Reaktion erhalten könnten.
Aber es hört sich eher so an, als wäre es eine Optimierungsstudie gewesen. In diesem Fall müssen Sie mutiger experimentieren, um ein brauchbares Modell zu erhalten. Sie können „Augment Design“ im DOE-Menü verwenden, um Läufe aus einem erweiterten Faktorbereich hinzuzufügen.
Eine Option besteht darin, dass Sie die Daten aus Ihrem Screening-Design einbeziehen könnten. Der kombinierte Datensatz wird wahrscheinlich nicht ausgewogen sein, aber ich gehe davon aus, dass er Daten aus einem größeren Faktorraum umfassen wird und es Ihnen möglicherweise ermöglichen wird, ein nützlicheres Modell zu erstellen.
Ich habe Ihre Daten als JMP-Datentabelle angehängt.
Ich hoffe, das alles hilft.
Phil
Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseAuch hier sehe ich nicht viel als bedeutsam an. Tatsächlich sehe ich KEINEN signifikanten Mangel an Anpassung, da der p-Wert für diesen Test mit dem vollständigen Antwortflächenmodell 0,2195 beträgt. Das Hauptproblem scheint darin zu bestehen, dass sich die Reaktion in den von Ihnen ausgewählten Bereichen nicht wesentlich ändert.
Selbst das Entfernen der Achsenpunkte aus dem Design und die Anpassung eines vollfaktoriellen Modells zeigt keine signifikanten Auswirkungen (und zeigt auch keinen Mangel an Anpassung). Ich denke, dass die Variabilität Ihrer Mittelpunkte (Standardabweichung = 5,22) im Vergleich zur Standardabweichung in den übrigen Daten groß ist. Ich muss sagen, dass die Bereiche für Ihre Variablen nicht sehr groß sind. Normalerweise möchten Sie, dass die Bereiche groß genug sind, um einen Effekt erkennen zu können. Eine Schwankung von sieben Grad vom niedrigen axialen Punkt zum höchsten und nur ein Unterschied von vier Grad zwischen den Niveaus -1 und +1 ist nicht sehr groß.
Betreff: Analyse der CCD-ErgebnisseHallo, Aaron
看起来温度是一个重要因子.
3D-Plot上看,任意2个维度组成的曲线看起来不像一个抛物线.因此二次拟合效果会不好，高次拟合会造成过度拟合.
同理, 如果把温度当作Z轴, 剩余的两个参数当作X和Y轴, 也看不出一个抛物曲面（想象一座山）.因此响应曲面应该不会很好.
高次拟合会取得更好的R平方,但是很有可能是过度拟合.
希望可以帮助到你.
