모형 적합(참조 대비 반응, 혼합물)모두들 안녕,
저는 최근에 실험을 계획하는 방법을 배우기 위해 jmp를 사용하기 시작했습니다. 지금까지 몇 가지 시도를 했지만 모델을 구축할 때 모든 다른 옵션과 데이터 배열에 문제가 있습니다. 내가 막힌 부분을 보여주기 위해 몇 가지 데이터를 공유합니다.
실험 1:
3개의 요인(혼합물 성분 1, 혼합물 성분 2, 연속 인자 1), 9개의 실험
3개 응답(데이터 시트에서 단 2개, 목표: 최대화)
내 첫 번째 질문은 응답에 관한 것입니다.
응답은 실험 전 값(또한 여러 측정의 평균)과의 차이로 측정되며 이 정보를 데이터에 추가하여 모델을 구축하는 방법을 모르겠습니다(시트에서 방금 무언가를 시작하기 위해 평균을 뺍니다. 와 함께).
또한 모델에 실험 번호를 추가해야 하는지 잘 모르겠습니다. 내가하지 않으면 데이터가 다른 실험에서 나온 것으로 가정합니까?
다른 부분은 모델에서 혼합 성분을 처리하는 방법입니다. 그 특정한 예에서 나는 단지 2개의 성분만을 가지고 있으므로 그것을 혼합 모델로 맞출 필요가 있습니까? 혼합 성분 1은 반응에 영향을 주지 않는 것 같지만 모형에서 혼합 요인을 제거하는 것은 올바르지 않은 것 같습니다.
당신이 그것을 도와줄 수 있기를 바랍니다. 내가 만든 데이터와 일부 플롯을 추가했습니다.
지금까지 대화형 도구만 사용했습니다.
안나
데이터 테이블Re: Fit Models(참조 대비 반응, 혼합물)몇 가지 생각이 있지만 정확히 무엇을 묻고 있는지 잘 모르겠습니다.
1. 3^3 설계의 소수 요인인 9가지 치료 조합이 있는 것 같습니다. 하지만 어떻게 치료를 선택했는지 잘 모르겠습니다. 일반적으로 실험을 설계할 때 조사하려는 모델에 대한 아이디어로 시작합니다. 이것은 일반적으로 어떤 요인이 반응 변수에 영향을 미치는지에 관한 가설에서 파생됩니다. 어떤 모델을 조사하고 있는지 모르겠지만 9가지 치료에 대해 선택한 디자인이 더 잘 선택되었을 수 있습니다. 실험에서 혼동되거나 부분적으로 별칭이 지정된 용어가 있습니다.
2. 각 치료에 대해 여러 측정값이 있습니다. 데이터 테이블에 실행 순서가 없기 때문에 이것이 반복 측정인지 아니면 복제인지 모르겠습니다. 그럼에도 불구하고 하나의 처리에는 6개의 반응이 있고 다른 처리에는 10개의 반응이 있습니다.
3. 치료 전에서 치료 후로 델타를 변경하려면 이전의 측정값이 포함된 열을 추가한 다음 델타를 계산하는 공식인 열을 생성하기만 하면 됩니다.
4. "혼합물" 성분이라는 용어를 사용합니까? 제약이 있습니까? 혼합물 설계와 관련하여 여러 학파가 있습니다(Cornell "혼합물을 사용한 실험"을 읽을 것을 제안합니다.) 예를 들어, 교반 속도 또는 온도와 같이 "혼합 배치"의 일부가 아닌 처리의 다른 구성 요소가 있습니까? 이러한 요인도 조사할 수 있습니다. 때로는 구성 요소의 비율로 시작할 수 있습니다. 혼합물 설계는 실험의 특별한 경우입니다. 이는 한 혼합 요소의 수준이 변경되면 다른 혼합물 구성 요소의 수준도 변경되어야 하기 때문입니다(일반적으로 구성 요소는 일부에서 1이 되어야 함). , 따라서 실험의 직교 속성 중 일부가 손상됩니다. 나는 일반적으로 혼합 설계를 최적화 유형 실험으로 생각합니다. 일반적으로 이것은 이미 1차 모델을 정의했으며 노이즈 효과를 완전히 이해했음을 의미합니다. 반응 표면을 분석하여 가장 적합한 영역을 결정합니다. 그러나 표면이 당신이 오르려는 산의 기슭이라면 아무 소용이 없습니다.
여기에서 시작할 수도 있습니다.
https://www.jmp.com/en_us/events/mastering/topics/mixture-designs.html
5. 아니오, 모델에 실험 번호를 추가하면 안 됩니다. 모델의 잔차를 평가할 때 실행 순서대로 정렬하는 경우가 많으므로 실행 순서를 추적하는 것이 좋습니다.
마지막으로 실험에 대한 기본적인 이해부터 시작하는 것이 좋습니다. JMP는 실험에 대해 배울 수 있는 몇 가지 온라인 옵션을 제공합니다.
https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/design-of-experiments.html
Re: 적합 모델(참조 대비 반응, 혼합물)당신의 응답을 주셔서 감사합니다! 나는 그것을 더 명확하게하려고 노력할 것입니다.
1. 나는 jmp에서 커스텀 디자인을 사용했지만, 그렇게 했을 때 나는 2개의 연속 요소, 즉 혼합 성분 2의 상대적인 양과 연속 요소만을 가정했습니다. 나중에 세 번째 요소를 변경하고 싶었을 때 현실적인 조합을 얻으려면 이것이 혼합물로 설명되어야 한다는 것을 깨달았습니다. 그렇기 때문에 혼합물로 취급해야 하는지 궁금합니다.
어쨌든 내 디자인 입력은 디자인 그림에 첨부됩니다. 따라서 2개의 요인, 상호작용 및 2차 항. 모든 용어가 해당 접근 방식으로 앨리어싱되지 않았기 때문에 9개의 실험을 선택했습니다.
2. 응답은 반복 측정이므로 각 실험에서 무작위로 추출한 10개 또는 6개의 샘플(응답 1)과 3개의 샘플(응답 2)에 대해 응답을 측정했습니다. 그리고 제 질문은 모델을 피팅할 때 그 정보를 어떻게 전송할 수 있습니까? 각 실험에 대해 측정 수가 동일하지 않은 것은 약간 추악하지만 이것은 고칠 수 있습니다(그러나 실제로는 누락된 데이터 포인트를 자주 처리합니다).
삼. 실험 전 데이터가 있지만 실험 후 측정한 것과 동일한 샘플이 아닙니다. 또한 이전과 이후에 측정된 샘플 수가 항상 같은 것은 아닙니다. 데이터 시각화를 위해 평균과 신뢰 구간의 차이를 계산하지만 해당 정보를 모델로 가져오는 방법을 모르겠습니다. 표에서 측정된 응답에서 참조의 평균을 빼서 델타를 계산했지만 참조 데이터의 불확실성은 무시합니다.
4. 2개의 혼합물 성분에 대한 제약은 없으며 실제로 3개의 성분이 있지만 이 경우 세 번째 성분은 일정합니다(혼합물 성분 3/(혼합물 성분 1 + 혼합물 성분 2) = const). 참고 자료 감사합니다. 해당 내용을 읽고 이 경우에 적용할 수 있는 내용을 이해하려고 노력하겠습니다. 그리고 예, 그 실험에는 통제되지 않은 요인도 있습니다. 분명히 그들은 결과에 영향을 미치지 않는 것으로 간주되지만 이에 대한 체계적인 데이터가 없으므로 솔직히 나는 모릅니다(이를 조사할 가치가 있는지 말하기는 어렵습니다. 이에 대해 더 연구해야 합니다).
5. 그 질문은 하나의 실험에 응답을 할당하고 여러 반복 실험으로 처리하지 않는 방법과 관련되었습니다.
시간 내주셔서 감사합니다!
안나
