擬合模型（與參考、混合物相比的響應）大家好，
最近開始用jmp來學習如何規劃實驗。 到目前為止，我做了一些試驗，但在構建模型時，我對所有不同的選項和數據安排都有問題。 我分享一些數據來告訴你我卡在哪裡：
實驗一：
3 個因子（混合成分 1、混合成分 2、連續因子 1）、9 個實驗
3 個回答（數據表中只有 2 個；目標：最大化）
我的第一個問題是關於答复：
響應被測量為實驗前值的差異（也是多次測量的平均值），我不知道如何將這些信息添加到數據中以構建模型（在工作表中我只是減去了平均值以開始和）。
我也不確定是否需要將實驗編號添加到模型中。 如果我不這樣做，是否假設數據來自不同的實驗？
我想知道的另一部分是如何處理模型中的混合成分。 在那個特定的例子中，我只有 2 個組件，所以是否有必要將其擬合為混合模型？。 混合成分 1 似乎不會影響響應，但從模型中刪除混合因子似乎不正確。
希望你能幫我解決這個問題。 我添加了數據和我製作的一些圖。
到目前為止，我只使用了交互式工具。
安娜
數據表回复：擬合模型（與參考、混合物相比的響應）我有一些想法，但我不確定你在問什麼：
1. 看起來您有 9 種治療組合，它們是 3^3 設計的部分階乘，但我不確定您是如何選擇治療方法的？ 通常在設計實驗時，您將從想要研究的模型的想法開始。 這通常源自您對影響響應變量的因素的假設。 我不知道你在研究什麼模型，但你為 9 次治療選擇的設計本來可以更好。 您在實驗中混淆了或部分混淆了術語。
2. 您對每個處理都有多個度量。 我不知道這些是重複測量還是複制，因為您的數據表中沒有運行順序。 即便如此，一種治療有 6 種反應，其他治療有 10 種反應。
3.如果您希望從治療前到治療後的增量變化，只需添加一列包含之前的度量，然後創建一個列，該列是計算增量的公式。
4. 您使用術語“混合物”組件嗎？ 有什麼限制嗎？ 關於混合物設計有多種思想流派（我建議您閱讀康奈爾大學的“混合物實驗”。） 例如，是否還有其他不屬於“混合批次”的加工組件，如攪拌速率或溫度？ 您可能還想調查這些因素。 有時您可以從組件的比率開始。 混料設計是實驗的一個特例。 這是因為一個混合因子水平的變化需要其他混合成分的水平變化（通常成分必須為 1）。 ，因此實驗的一些正交特性受到損害。 我通常將混合設計視為優化類型的實驗。 通常，這意味著您已經定義了一階模型並完全了解噪聲影響。 您將分析響應面以確定最佳工作區域。 但是，如果表面是您要攀登的山峰的底部，那將沒有任何好處。
也許從這裡開始：
https://www.jmp.com/en_us/events/mastering/topics/mixture-designs.html
5. 不，您不應在模型中添加實驗編號。 建議跟踪運行順序，因為在評估模型的殘差時，我們通常會按運行順序排序。
最後，我建議您從對實驗的一些基本了解開始。 JMP 提供了一些在線選項來了解實驗：
https://www.jmp.com/en_us/online-statistics-course/design-of-experiments.html
回复：擬合模型（與參考、混合物相比的響應）謝謝您的答复！ 我會盡量說得更清楚。
1. 我在 jmp 中使用了自定義設計，但是當我這樣做時，我只假設了 2 個連續因子：混合成分 2 的相對量和連續因子。 直到後來當我想改變第三個因素時，我才意識到必須將其描述為混合，以獲得現實的組合。 這就是為什麼我想知道是否需要將其視為混合物。
無論如何，我的設計輸入都附在設計圖片中。 所以有兩個因素，交互作用和二次項。 我選擇了 9 個實驗，因為所有術語都沒有與該方法混淆。
2. 響應是重複測量，因此響應是在 10 或 6 個樣本（響應 1）和 3 個樣本（響應 2）上測量的，這是每個實驗的隨機樣本。 我的問題是在擬合模型時如何傳輸該信息？ 每個實驗的測量次數都不相同，這有點難看，但這可以解決（但實際上我經常處理丟失的數據點）。
3. 我有實驗前的數據，但這些與實驗後測量的樣本不同。 此外，之前和之後測量的樣本數量並不總是相同。 對於數據可視化，我會計算均值和置信區間的差異，但我不知道如何將這些信息放入模型中。 在表中，我通過從測量的響應中減去參考的平均值來計算 delta，但這忽略了參考數據的不確定性。
4. 2 個混合成分沒有限制，實際上有 3 個成分，但在這種情況下第 3 個是恆定的（混合成分 3/（混合成分 1 + 混合成分 2）= const）。 感謝您的參考，我會仔細閱讀並嘗試了解在這種情況下可以應用什麼。 是的，該實驗中也存在不受控制的因素。 顯然他們被認為不會影響結果，但沒有系統數據，所以老實說我不知道（很難說是否值得調查，需要對此進行更多研究）。
5. 該問題與如何將響應分配給 1 個實驗而不是將其視為多次重複實驗有關。
感謝您的時間！
安娜
