분석에서 적합 모델을 사용하여 DOE 설계로 예측 공식을 얻는 방법안녕하세요,
JMP에서 사용할 수 있는 DOE 설계 도구를 사용하는 대신 실험 설계를 수동으로 만들어 JMP 테이블에 붙여넣었습니다.
필요한 모든 응답을 추가한 후 적합 모델을 실행하여 데이터를 분석하고 모델 공식을 얻었습니다. 매크로에서 응답 표면을 사용하여 모델 효과를 구성했습니다.
실행 후 수식을 확인했지만 예상한 형식이 아닙니다.
예를 들어 중심점을 120으로 하여 온도 범위를 100~140으로 설정했습니다. 따라서 이 수준은 (온도-120)/20으로 -1과 1 사이에서 코딩할 수 있습니다.
코딩된 형식의 예측 방정식을 얻을 것으로 예상했지만 얻은 것은 다른 상수를 가진 공식입니다. 이 문제를 해결하는 방법을 알려주시겠습니까? 모든 도움에 감사드립니다!
친애하는,
해석학암사슴Re: 분석에서 Fit 모델을 사용하여 DOE 설계로 예측 공식을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?먼저 포럼에 오신 것을 환영합니다. 둘째, JMP 파일을 게시물에 첨부할 수 있다면 저희에게 도움이 됩니다(익명화 가능).
적합 모델을 실행하면 JMP가 데이터(백그라운드에서 코딩됨)를 분석한 다음 베타 계수를 테이블의 원래 수준 설정으로 다시 변환합니다. 코딩된 모델을 원하는 경우 적합 모델을 실행하기 전에 수준을 코딩해야 합니다. 코딩은 0을 중심으로 등거리여야 합니다(예: 2 수준 요인의 경우 -1,1, 3 수준 요인의 경우 -1,0,-1).
Re: 분석에서 Fit 모델을 사용하여 DOE 설계로 예측 공식을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?안녕하세요,
좋은 설명을 해주셔서 감사합니다.
나는 아직도 혼란스럽다. 그렇다면 DOE 도구를 사용하여 실험을 설계할 때 베타 계수를 원래 수준으로 다시 변환하는 것이 유효한가요?
내 파일과 캡처된 예측 표현식을 첨부했습니다. 왼쪽은 DOE 도구를 사용할 때의 표현이고 오른쪽은 수동으로 설계된 실험 실행으로 얻은 것입니다.
같아야 한다고 생각합니다.
친애하는
Re: 분석에서 Fit 모델을 사용하여 DOE 설계로 예측 공식을 얻으려면 어떻게 해야 합니까?JMP 테이블을 추가해주셔서 감사합니다. 귀하의 질문을 이해할 수 없습니다...모델은 분석에 사용된 모든 수준으로 작성됩니다. 따라서 왼쪽 스크린샷(스크린샷)이 실제 값이고 오른쪽 스크린샷이 코딩된 수준인 경우 모델은 물론 다릅니다. 베타 계수에 항이 곱해지기 때문에 모델을 작성할 때 실제 수준에 맞게 조정해야 함을 깨닫습니다. 그것들은 유의성을 위해 비교할 수 있도록 기울기를 정규화하도록 코딩됩니다.
훌륭한 테스트는 예측 공식을 테이블에 저장하는 것입니다(응답 수율 옆에 있는 빨간색 삼각형)> 열 저장> 예측 공식. 이 작업을 수행하고 나면 중요한 요소에 대한 값을 입력할 수 있으며(테이블에 행을 추가하기만 하면 됨) JMP는 저장된 모델을 사용하여 결과를 예측합니다. 결과가 의미가 있습니까?
나는 당신의 데이터 세트를 보았고 당신이 한 모델을 어떻게 얻었는지 잘 모르겠습니다. 효과를 분석하여 어떤 것이 유의한지 확인한 다음 모델을 유의한 항으로 축소했습니까? 귀하가 포함시킨 용어 중 일부는 효과가 거의 없음을 알 수 있습니다. 약간의 펑키한 잔여물도 있습니다. 바이오매스와 온도가 가장 큰 영향을 미치는 것 같습니다. IL 및 시간은 바이오매스와 상호 작용할 수 있지만 주요 효과는 무시할 수 있습니다.
코딩되지 않은 모델과 코딩된 모델 모두에 대해 적합 모델을 실행하고(모델을 축소한 후) 예측 공식을 테이블에 저장했습니다.
