Versuchsplan für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen FaktorHallo JMP-Experten
Ich kämpfe mit der Entscheidung, welches DOE ich für mein Experiment verwenden soll. Ich habe 2 kategoriale Faktoren (jeweils 3 Stufen), einen kontinuierlichen Faktor und die Antwort ist kontinuierlich (Wachstumsrate). Das Ziel ist es, die Kombination dieser Faktoren zu optimieren, um ein maximales Wachstum zu erzielen.
Was wäre das beste DOE?
Ich würde Ihre Hilfe schätzen!
Danke!
A
DAMHIRSCHKUHBetreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen Faktor7. Sind Sie sicher, dass Sie alle interessierenden Faktoren in das Experiment einbeziehen? Welche Faktoren sollen konstant gehalten werden? Sollten einige der Konstanten variiert und ebenfalls aufgenommen werden. Ich habe viele Designs durchgeführt, bei denen sich herausstellte, dass der letzte Faktor, der ein Brainstorming war, der einflussreiche Faktor war.
Betreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen Faktor"... um DOE besser zu verstehen." Ich schlage vor, den gesamten SAS-Online-Kurs „Statistical Thinking for Industrial Problem Solving“ zu absolvieren. Hier ist ein Link zur Landingpage. Der Kurs ist für Sie kostenlos. Alles, was Sie brauchen, ist ein Webbrowser und Neugier. Sie brauchen nicht einmal JMP ... denn wenn Sie sich in den Kursmodulen befinden, führen Sie JMP Pro (unabhängig von der JMP-Version, die Sie möglicherweise auf Ihrem Computer installiert haben) in einer virtuellen Maschinenumgebung aus.
SAS "Statistisches Denken für die industrielle Problemlösung"
Der Grund, warum ich vorschlage, dass der gesamte Kurs darin besteht, dass es viele Inhalte in den Nicht-DOE- und Modellierungsmodulen gibt, die ausnahmslos ins Spiel kommen, wenn Ihr Fachwissen in DOE-Methoden reift.
Betreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen FaktorHallo Statmann
Vielen Dank für Ihr Feedback.
Ich nutze diese Gelegenheit, um etwas über DoE zu lernen, da ich auf Anfängerniveau bin!
Ja, ich versuche, einen Gewinner auszuwählen, um ein Laborexperiment durchführen zu können! Ich würde mich sehr über Ihre Empfehlungen/Anweisungen zum besseren Verständnis von DoE freuen.
Danke.
A
Betreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen FaktorHallo Bartel,
Vielen Dank für Ihr Feedback!
Ich habe keine Beschränkungen hinsichtlich der Anzahl der Läufe, der Kombination von Faktoren oder der Randomisierung. Ich möchte das generierte Design verwenden, um mein Experiment durchzuführen. Die Antwort ist die Wachstumsrate von Mikroorganismus 2, also wird sie aus den OD-Wachstumskurven berechnet, und der kontinuierliche Faktor ist der Prozentsatz von Mikroorganismus 1 in der Suspension. Die anderen beiden kategorialen Faktoren bestehen in der Wachstumsphase jedes Mikroorganismus (3 Stufen: Verzögerung, exponentielle und stationäre Phase).
Vielen Dank für Ihre Hilfe!
A
Betreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen FaktorHallo Viktor
Vielen Dank für Ihre Antwort!
Durch die Auswahl von benutzerdefiniertem Design, I-optimalem Design und der Entscheidung, alle Haupteffekte, Wechselwirkungen (3.) und RSM mit der Anzahl der Mittelpunkte 2 und der Anzahl der Wiederholungsläufe 3 zu schätzen, erhielt ich ein Design mit 24 Läufen und nicht mit 27 Läufen.
Das Maximum des kontinuierlichen Faktors beträgt 0,5 und das Minimum 0,05.
Ich plane, das Design zu verwenden, um mein Experiment durchzuführen. Bitte lassen Sie mich wissen, wenn ich etwas vermisse.
Ich schätze Ihre Hilfe!
Danke.
A
Betreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen FaktorErstmal willkommen im Forum. Ich denke, Petes Rat und Fragestellung sind richtig.
Tut mir leid, wenn ich Ihre Frage falsch interpretiert habe, aber es klingt eher so, als wollten Sie "einen Gewinner auswählen", anstatt die kausale Struktur zu verstehen. Sie scheinen experimentelles Design als Mittel verwenden zu wollen, um alle möglichen Kombinationen zu erstellen, damit Sie die beste Kombination auswählen können. So würde ich experimentelles Design nicht verwenden. Die Designauswahl erfolgt am besten, nachdem eine ausreichende Situationsdiagnostik gezeigt hat, welches Wissen Sie haben und welches Wissen Sie erwerben müssen. Der Prozess ist fast immer iterativ.
Vielleicht findest du in diesem Thread hilfreiche Informationen:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Simplifying-steps-in-DoE/mp/479781#M72428
Betreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen FaktorOhne viele weitere Informationen ist es problematisch, ein bestimmtes Versuchsdesign zu empfehlen. Nur ein paar Fragen, die beantwortet werden müssen:
1. Haben Sie Einschränkungen bei der Anzahl der Läufe?
2. Gibt es Beschränkungen für Faktorkombinationen?
3. Wie genau und präzise ist das Messsystem?
4. Gibt es Einschränkungen bei der Randomisierung?
5. Ist das Blockieren oder eine andere Randomisierungs-Einschränkungstechnik eine gute Idee?
6. Welche Modellstruktur versuchen Sie zu schätzen?
Und weiter und weiter ... Ich lasse andere am Gespräch teilnehmen.
Betreff: Versuchsplanung für 2 kategoriale Faktoren und einen stetigen FaktorHallo @ScientistNMC11 ,
Anhand dessen, was Sie beschreiben, scheinen Sie bereits signifikante/wichtige Faktoren herausgefiltert zu haben und möchten Ihre Antwort optimieren.
Daher interessieren Sie sich möglicherweise für Response Surface (aber hier nicht sehr geeignet, da Sie nur einen kontinuierlichen Faktor haben) und I-Optimal-Designs.
Mit sehr wenigen Faktoren (und nur einem kontinuierlichen) und dem Ziel, eine Antwort zu optimieren, ist der einfache Weg, Ihr DoE zu entwerfen, das „Custom Design“. Es gibt Ihnen die Flexibilität, welche Effekte Sie sehen möchten: Haupteffekte, Wechselwirkungen, quadratischer Effekt für den kontinuierlichen Faktor, ...
Auf diese Weise können Sie je nach gewünschter Detailebene die beste Anzahl an Experimenten durchführen.
Wenn Sie beispielsweise alle Haupteffekte, Wechselwirkungen und den quadratischen Effekt für den kontinuierlichen Faktor schätzen möchten, empfiehlt JMP 27 Läufe (mindestens 15 Läufe).
Abhängig von Ihrem Experimentbudget können Sie weitere Läufe hinzufügen (mit Wiederholungen oder durch Hinzufügen von zentralen Läufen) oder die Anzahl der Läufe verringern (indem Sie die Schätzbarkeit des quadratischen Effekts und/oder der Wechselwirkungseffekte auf „Wenn möglich“ anstelle von „Notwendig“ ändern). . Sie können das Optimalitätskriterium auch auf I-optimal ändern (rotes Dreieck neben Custom Design, Optimality Criterion).
Probieren Sie am Ende immer mehrere Designs aus und vergleichen Sie sie, um zu sehen, wie sich die Designänderungen auf die Vorhersagepräzision/-varianz, die Aliase, die Kraft für Effekte usw. auswirken.
Ich hoffe es hilft dir 
Sieger
