Entwurf komplexer DOEIch versuche, eine Möglichkeit zu finden, ein Experiment mit JMP durchzuführen, und hoffe auf Feedback zur Durchführung eines solchen Experiments:
a. Ich habe eine Formulierung mit „n“ Komponenten
b. Für einige der „n“-Komponenten möchte ich die Auswirkungen ihrer Eigenschaften untersuchen. Beispielsweise habe ich eine Komponente „n1“ und für diese „n1“ habe ich drei Eigenschaftsebenen: „n1a, n1b und n1c“.
c. Unter Umständen können die Eigenschaften der n-ten Komponente und deren Zusammensetzung einen Einfluss haben, so dass es zu Wechselwirkungen kommen kann.
Wie erstelle ich ein solches DOE mit JMP? Ich habe mir Optionen wie ein verschachteltes DOE angesehen, konnte aber keine passende Methode dafür in JMP finden. Jede Hilfe ist willkommen.
Qualitäts- und ProzesstechnikRe: Design komplexer DOEWillkommen 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?
Betreff: Entwurf komplexer DOEHaben Sie zusätzlich zu @statman auch in der JMP-Hilfe nachgeschaut?
Leitfaden zur Versuchsplanung (jmp.com)
Und es gibt viele Beispiele unter „Hilfe --> Beispieldaten“ zu DOE. Schauen Sie sich beispielsweise Vinyl an, dies ist ein Beispiel mit Mischungskomponenten und Prozessfaktoren, mit Ergebnissen, das ist wahrscheinlich einen Blick wert.
Darüber hinaus kann ich den STIPS DOE-Kurs empfehlen: Kurs zur statistischen Versuchsplanung (DOE) | JMP . Er ist eine gute Einführung und informiert Sie über die DOE-Funktionen von JMP und welche Begriffe verwendet werden – Begriffe sind wichtig.
Und die Ausführung des folgenden Skripts gibt Ihnen eine Vorstellung davon, wie ein sehr einfaches Mischungsdesign in JMP aussehen kann (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 );
