카테고리 캡이 있는 재료에 대한 최고의 디자인고정된 재료 1개(A), 사용할 최소 및 최대 %가 있는 재료 1개(B) 및 9개의 다른 범주(C에서 K까지)의 재료를 포함하는 실험을 설계해야 합니다.
C에서 K까지의 각 범주에는 해당 범주 내에서 최소 2개에서 최대 9개까지 다양한 재료 수가 있습니다. 그리고 이러한 범주의 각 성분에는 권장 사용 수준(%)이 있으므로 해당 수준에 있거나 특정 실행에 전혀 존재하지 않습니다.
최대화해야 하는 응답 변수는 1개뿐입니다.
실제로 실행할 수 있는 최대 실행 수는 100입니다.
다음은 예입니다.
- A - 항상 4%로 존재
- B - 50-70% 사이의 농도
- C - 최대 농도는 10%여야 합니다.
- C1 - 부재 또는 5% 존재
- C2 - 부재 또는 5% 존재
- C3 - 부재 또는 2% 존재
- C4 - 부재 또는 3% 존재
- C와 유사한 다른 카테고리
JMP에서 이러한 실험을 설계하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 그리고 사용 중인 PC의 계산 능력과 관련하여 제한 사항이 있습니까?
암사슴윈도우Re: 카테고리 캡이 있는 재료에 대한 최고의 디자인안녕,
각 범주 내의 성분을 두 수준의 범주형 변수로 정의하면 범주 상한을 제약 조건으로 지정할 수 없겠죠?
질문의 예에서 C1,C2,C3 및 C4가 다음과 같이 범주형 변수인 경우:
C1 = 0,5
C2=0,5
C3=0,2
C4=0,3
나는 그것을 말하는 제약을 어떻게 설명 할 것인가? C1+C2+C3+C4 < 10 ? 내가 이해하는 한, 연속 또는 혼합 변수에만 선형 제약 조건을 추가할 수 있습니다.
Re: 카테고리 캡이 있는 재료에 대한 최고의 디자인안녕,
요인이 두 개의 값만 가질 수 있고 중간에 있지 않은 경우 범주형 변수로 간주하는 것이 더 나을 수 있습니다.이는 Custom Design에서도 쉽게 추가할 수 있습니다( https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/#page/jmp/factors.shtml# ).
Re: 카테고리 캡이 있는 재료에 대한 최고의 디자인안녕,
답장을 보내 주셔서 감사합니다.
이것은 문서에서 JMP 예제를 탐색할 때도 처음에 생각한 것입니다. 여기에서 설명하기 어려웠던 점은 내 성분이 일반 혼합물 변수에서와 같이 하한 및 상한 내의 값 범위가 아니라 두 개의 값(0 또는 사용 수준)만 가질 수 있다는 것입니다.
혼합물 설계에 이러한 경우를 포함하려면 어떻게 해야 합니까?
Re: 카테고리 캡이 있는 재료에 대한 최고의 디자인안녕,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 따라서 다음은 귀하의 의견에 해당하는 몇 가지 설명입니다.
- 전반적인 목표는 반응 변수를 최대화하는 최상의 성분 조합을 찾는 것입니다.
- 카테고리 상한선과 재료의 사용 수준이 유일한 제한 사항입니다. 다른 무작위 제한은 없습니다.
- 요인 수준은 0이거나 규정된 사용 수준일 수 있습니다. 그래서 나는 그것들이 연속적인 변수라고 믿습니다(여기서 내가 틀렸다면 정정해주세요). 부재하는 성분 중 하나(즉, 요인 수준 0)는 항상 존재하는 하나 또는 두 가지 성분(예에서 A 및
의 고정된 수준이 있기 때문에 전체 시스템이 응답에 대해 비정형적인 방식으로 작동하도록 합니다. 범주 내의 다른 모든 구성 요소는 선택 사항입니다. - 예, 요인 수준의 합은 100이 되어야 합니다.
나는 실제로 B에 대한 혼합 변수, A에 대한 상수 및 각 범주 내의 성분에 대한 연속(2단계) 변수가 있는 맞춤형 디자인으로 시작했습니다. 그러나 여기에 선형 제약 조건을 추가하는 것은 매우 복잡해 보였습니다.
Re: 카테고리 캡이 있는 재료에 대한 최고의 디자인안녕,
님의 댓글 외에도 @P_Bartell , 이것은 Mixture of Mixtures 디자인일 수 있는 것처럼 들립니다.여기에서 구성 방법에 대한 정보를 찾을 수 있습니다. 혼합물 디자인의 혼합물(jmp.com) .
Re: 카테고리 캡이 있는 재료에 대한 최고의 디자인마지막 질문에 대한 답변으로 생각을 시작하겠습니다. 예, 사용 중인 PC의 계산 능력과 관련하여 제한이 있습니다. JMP 시스템 요구 사항에 대해서는 여기를 참조하십시오. JMP 시스템 요구 사항 이 중 일부는 사용 중인 JMP 버전에 따라 달라집니다. 일반적으로 이러한 요구 사항은 바이너리(JMP가 작동하려면 반드시 있어야 함) 또는 RAM과 같은 일부 권장 최소값이 포함된 '더 즐거운 것'입니다. 강력하게 권장되는 최소값이 있습니다...하지만 더 많은 것이 있으면 JMP가 더 빨리 수행되고 사용자의 골칫거리도 줄어듭니다.
이제 '...JMP에서 그러한 실험을 설계하는 가장 좋은 방법은?'에 대한 몇 가지 일반적인 생각입니다. 질문:
1. 당면한 문제의 전반적인 목표는 무엇입니까? 여기서부터 요인이라고 부를 '범주'를 선별합니까? 응답 최적화? 둘 다 스크리닝 스타일 실험으로 시작한 다음 최적화 유형 실험으로 순차적으로 이동한다면?
2. 당신이 명시한 것 이상으로 무작위화에 대한 제한이 있습니까?
3. 요인이 연속적입니까? 그리고 '부재'에 요인을 배치하면 전체 시스템이 응답에 비정형적인 방식으로 작동합니까? 실험에서 화학 기반 시스템에 대한 내 경험에서 때때로 완전한 부재는 요인에 대한 반응에서 매우 비선형적인 효과(예를 들어 단계 변화를 생각함)를 유발하여 최적화 목적을 위한 모델링을 더 문제적으로 만듭니다.
4. 이것은 요인 수준의 합이 100%와 같아야 하는 진정한 DOE 혼합 실험입니까?
5. 이것은 분명히 JMP의 맞춤형 설계 플랫폼의 문제입니다...그러므로 일반적으로 여기에서 시작해야 할 것 같습니다.
