私が取り組んでいる混合物の設計について質問があります。 問題の実験は、材料の適合性に対するさまざまなタイプの流体のブレンドの影響を調べています。
要因
Fluid_1処理率-流体Aの割合-0-100
Fluid_2処理率-流体Bの割合-0-100
Fluid_1タイプ-カテゴリ、2つのレベル
Fluid_2タイプ-カテゴリ、2つのレベル
応答
膨らみ-連続
設計段階での複雑さは、Fluid_Aの処理速度が0の場合、使用される流体Aのタイプが応答に影響を与えないことです。これは、処理速度が0のFluid_Bにも当てはまります。 したがって、関連する治療率係数と交差しない限り、Fluid_AおよびFluid_Bタイプを除外するように設計を設定しました。 モデルをフィッティングするときに多項式を中央に配置するオプションがオフになっている場合、これは合理的です。 また、Fluid_Aの処理率が10未満の場合にFluid_Aタイプが1つだけ使用されるように、いくつかの制限を設けたいと思いました。 以下の表の2つの実行は基本的に繰り返しですが、制限がこれを回避することを含め、JMPはそれらをそのように扱いません。
Fluid_1_treat | Fluid_1 | Fluid_2 |
0 | A | A |
0 | B | A |
このような制限は混合物の設計では許可されていませんが、これは2成分混合物であり、Aは常にFluid_2処理速度を除外し、Fluid_1の処理速度を唯一の連続係数として使用することを選択したBIに依存します。 したがって、次のモデルの設計になります。
Fluid_1_treat
Fluid_1_treat x Fluid_1
Fluid_1_treat x Fluid_1_treat
Fluid_1_treat x Fluid_2
Fluid_1_treat x Fluid_1_treat x Fluid_1
これをフィッティングすると、優れたモデルを作成できますが、Fluid_1タイプがあり、処理率0での応答に影響を与えます（予測プロファイラー1を参照）。これは物理的には不可能です。 また、Fluid_1タイプの影響がない処理率は50％であり（予測プロファイラー2を参照）、これは実際の結果にはかなり丸すぎるように思われます。
それを混合物として適合させると、より賢明なモデルになります。
Fluid_1_treat（混合物）
Fluid_1_treat x Fluid_1
Fluid_1_treat x Fluid_2_treat
Fluid_1_treat x Fluid_2
Fluid_2_treat（混合物）
Fluid_1_treat x Fluid_2_treat x Fluid_1
ただし、最終モデル効果（Fluid_1_treat x Fluid_2_treat x Fluid_1）が含まれている場合、非常に高い相関係数がいくつかあります。 これを解決するには、設計を強化する必要があります。 これは、モデルに2つの混合因子があると、他の混合因子に線形依存しているにもかかわらず、効果的に適合させるための追加の効果があるためですか？
明らかに、単純な解決策は混合物の設計のために追加の実行を行うことですが、誰かが最初のモデルの問題を理解するのを手伝ってくれるでしょうか？
