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DOE einschließlich Ereignisse, die zu einem bestimmten Zeitpunkt während des Versuchslaufs eintreten oder nicht eintreten

Wie würden Sie Events in ein DOE integrieren? zB tritt ein Ereignis am 4. oder 5. Tag oder gar nicht ein. Und wenn das Ereignis eintritt, gibt es einen Bereich, in dem dieses Ereignis eintritt (30–100 %).(Nehmen wir an, Sie können steuern, ob das Ereignis eintritt oder nicht eintritt und in welchem Umfang. Andernfalls würden Sie es nicht zum Design hinzufügen, sondern nur aufzeichnen, ob es eintritt und in welcher Höhe.)

Durch einfaches Hinzufügen von Faktoren wird das Ausmaß des Ereignisses zu jedem Experiment hinzugefügt, selbst wenn das Ereignis nicht eintritt. Es sei denn, Sie fügen unzulässige Kombinationen hinzu.

Gibt es einen besseren, effizienteren oder leistungsstärkeren Weg? zB mit Kovariaten?

 

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@SamGardner : Danke, das Hühnerexperiment mit den Enzymen spiegelte das Problem wider, obwohl ihre Enzyme Tage sind, an denen eine Temperaturverschiebung auftritt, und die Log-Dosis die Temperatur ist, auf die sie verschoben wird.

Ich habe 3 verschiedene Designoptionen erstellt (anbei). Obwohl die Verschachtelung funktioniert, denke ich, dass es einfacher ist, einen Kandidatensatz zu erstellen und diesen zu verwenden, insbesondere wenn zusätzliche Prozessparameter vorhanden sind.

Die größte Herausforderung, die dies kompliziert macht, besteht darin, Modellterme zu entfernen, die aufgrund des verschachtelten Aufbaus linear abhängige Effekte implizieren würden. Ich hoffe, ich habe es in meinen Beispielen hier richtig gemacht. Mögen Sie dies als Ausgangspunkt nehmen und auf Ihre Bedürfnisse abstimmen.

Es gibt 3 Beispiele, alle enthalten 3 zusätzliche Prozessfaktoren:

• CD CovariateDays.jmp ... hat einen Kandidatensatz in einer Struktur ähnlich dem verschachtelten Setup Tag4 (ja/nein), Tag5 (ja/nein), Temp (37, wenn beide 0 sind, ansonsten zwischen 33 und 35, und kein Tag4 und Day5 um 1 zur gleichen Zeit
• CD CovariatesSimple.jmp ... hat einen Kandidatensatz mit nur DayNr und Temp
• CD NestedFactors.jmp ... Verschachteltes Setup mit Day4, Day5 und Temp
• ScriptDesigns.jsl ... die drei Designs als Skripte
• CovariateDays.jmp und CovariatesSimple.jmp ... Kovariatentabellen, wenn Sie das Design von Grund auf neu einrichten möchten.

 

 

 

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Vielen Dank für all Ihre Vorschläge. Ich werde dies weiter mit dem Kunden besprechen und voraussichtlich innerhalb der nächsten zwei Wochen ein Update bereitstellen.@SamGardner Ich schaue mir das Papier an und komme vielleicht wieder, wenn ich Fragen habe.

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Dafür gibt es einen Ansatz, der in einem Artikel von Brad Jones beschrieben wird: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/00401706.2018.1562986

Ich habe jetzt keine Zeit, ein Modell zu erstellen und ein Beispiel zu geben, aber wenn Sie möchten, kann ich Sie durchgehen, ich habe diesen Ansatz bereits früher verwendet.

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Warum nicht den Fütterungsregimefaktor als kategorisch behandeln? Für die Analyse könnten Sie immer noch den %O2 nach Tag aufschlüsseln, vorausgesetzt, die Daten wurden täglich erfasst.

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Es erscheint unnötig kompliziert. Ich glaube nicht, dass eine Einschränkung notwendig ist. Nur eine Datenspalte für den Sauerstoffgehalt. Solange Sie den vorhandenen Betrag (0 wenn nicht vorhanden) für jeden Lauf kennen, ist dies nur ein weiterer potenzieller Faktor. Regression kann damit umgehen. Es sind möglicherweise keine optimalen Daten zum Schätzen des beabsichtigten Modells, aber es sollte funktionieren.

Ich kenne keine prinzipielle Methode oder kein Werkzeug, um Spalten zu erweitern, nur Zeilen.

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Klingt kompliziert, @martindemel .

Ich hatte solche Fragen von Leuten aus dem Upstream-Biopharmabereich, dh der Fermentation. Sie sprechen über verschiedene Fütterungsregime. Ich hatte nie eine gute Antwort für sie.

Sie könnte als funktionale Eingangsvariable gehandhabt werden. Aber das könnte zu kompliziert sein.

Ich denke, es hängt davon ab, wie viele verschiedene Fütterungssysteme sie ausprobieren möchten. Es könnte einfacher sein, diese einfach als unterschiedliche Ebenen eines einzigen kategorialen Faktors zu kodieren. Aber das würde davon abhängen, welche Fragen sie zu beantworten versuchen.

Es tut uns leid. Ich bin mir nicht sicher, ob das viel hilft! Mich würde interessieren, wofür sie sich entscheiden.

Phil

 

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Es ist eher so, als ob Sie Ihr Experiment beginnen, das beispielsweise 1 Woche dauert, und Sie könnten dem Prozess etwas hinzufügen, z. B. etwas Sauerstoff zu einer Kultur hinzufügen. Es könnte an Tag 4 oder Tag 5 oder nie sein.Es ist also irgendwie kontrolliert, wann oder ob Sie es hinzufügen, aber es ist nicht von Anfang an so. Bleiben wir also beim Beispiel Sauerstoff. Die ersten 3 Tage wäre der Sauerstoff 0 % und dann am 4. Tag werden z. B. 40 % (von potentiell 100 % Sauerstoffgehalt) hinzugefügt. Bei einem anderen Lauf ist überhaupt kein Sauerstoff vorhanden, bei einem anderen Lauf am Tag 5 zB 60 % und so weiter.

Ich verstehe, dass Sie vorschlagen zu sagen, wenn es kein Ereignis geben wird (Hinzufügen von Sauerstoff), dann verwenden Sie eine Menge von 0%. Dazu bräuchte man für den Tag 3 Stufen (0,4,5) und eine unzulässige Kombination (wenn Tag == 4 oder 5, dann Menge == 0 nicht erlaubt). Und einen Spruch (wenn Tag == 0, dann Betrag !=0 nicht erlaubt)?

 

 

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Martin,

Sprechen Sie von der Verwendung eines unkontrollierten Faktors, der nach dem Lauf ausgefüllt wird?

Können Sie 0 % für den Fall verwenden, dass kein Ereignis vorliegt?