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Design komplexer DOE

Ich versuche, einen Weg zu finden, ein Experiment mit JMP durchzuführen, und ich hatte gehofft, Feedback dazu zu erhalten, wie man eines erstellt:

 

a. Ich habe eine Formulierung von "n" Komponenten

b. Für einige der "n"-Komponenten möchte ich die Auswirkung ihrer Eigenschaft untersuchen. Zum Beispiel habe ich eine Komponente "n1" und für diese "n1" habe ich drei Eigenschaftenebenen: "n1a, n1b und n1c".

c. Unter Umständen können sich die Eigenschaften der n-ten Komponente und deren Formulierung auswirken, sodass es zu Wechselwirkungen kommen kann.

 

Wie konstruiere ich ein solches DOE mit JMP? Ich habe nach Optionen wie einem verschachtelten DOE gesucht, konnte aber nicht den richtigen Weg finden, es in JMP zu erstellen. Jede Hilfe wird hier geschätzt.

DAMHIRSCHKUHRe: Design komplexer DOE

Willkommen in der Community. Ich glaube nicht, dass ich Ihre Hypothese vollständig verstehe, aber hier sind meine ersten Gedanken:

1. Wenn Sie n Komponenten einer Formulierung „optimieren“ möchten, würden Sie normalerweise Mischungsdesigns verwenden, da es eine Einschränkung gibt.

https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/mixture-designs.shtml

 

2. Was meinen Sie mit „seinem Eigentum“? Handelt es sich um nominale (kategoriale) oder kontinuierliche Ebenen?  

3. Welche Umstände? Ich bin verwirrt durch Ihre Verwendung der Wortformulierung: " ...die Eigenschaften der n-ten Komponente und ihre Formulierung". Ich dachte, Sie würden sich Komponenten ansehen, aus denen eine Formulierung besteht (Ihr Punkt 1), aber jetzt scheint es, dass die Komponente aus a besteht Formation?

4. Was sind die Antwortvariablen? Welcher Datentyp? Wurden die Messsysteme evaluiert?

Re: Design komplexer DOE

Zusätzlich zu @statmann , haben Sie sich die JMP-Hilfe angesehen?

Leitfaden zur Versuchsplanung (jmp.com)

Und es gibt viele Beispiele unter "Hilfe --> Beispieldaten" bezüglich DOE. Schauen Sie zB nach Vinyl, das ist ein Beispiel mit Mischungsbestandteilen und Prozessfaktoren, mit Ergebnissen, das wäre wohl sehenswert.

Zusätzlich kann ich den STIPS DOE Kurs empfehlen: Design of Experiments (DOE)-Kurs | JMP , es ist eine gute Einführung und informiert Sie über die DOE-Funktionen von JMP und welche Begriffe verwendet werden - Begriffe sind wichtig.

Und wenn Sie das folgende Skript ausführen, erhalten Sie eine Vorstellung davon, wie ein sehr einfaches Mischungsdesign in JMP aussehen könnte (Neues Skript, einfügen und ausführen, ich habe es aus dem Skriptindex genommen).

 

Names Default To Here( 1 );
d = doe( Mixture Design );
d << Mixture Design Type( Simplex Centroid, 2 );