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Optimisation avec le profileur de prédiction

Martin ici.

 

Besoin d'aide avec profileur.

 

Il s'agit d'une conception personnalisée à trois facteurs.

 

facteur #1 : Ciment cercle bleu (0,6898~0,7431)

facteur #2 : ciment blanc terne (0,2546~0,3009)

facteur #3 : citrate de sodium (retardateur) (0,0023~0,0093)

 

c'est une formulation cimentaire. l'une des réponses les plus importantes est l'adhérence après immersion dans l'eau.Je souhaite optimiser l'adhérence, elle doit être supérieure à 1MPa.

 

Vous trouverez ci-dessous le profileur généré par JMP avec une désirabilité maximale.l'adhérence après immersion dans l'eau est de 0,98 MPa, ce qui n'est pas assez bon pour atteindre 1 MPa.

 

 

En changeant manuellement la proportion de trois facteurs, le profileur montre les résultats ci-dessous, avec une adhérence après immersion dans l'eau d'environ 1,02 MPa.

 

 

Donc ma question est quelle est la procédure d'optimisation avec profileur ?Faut-il s'appuyer sur la fonction de désirabilité ou faut-il ajuster manuellement le niveau des facteurs ?

 

que se passe-t-il si la fonction de désirabilité ne parvient pas à atteindre la cible ?

 

Salutations

 

Martin

 

 

 

Re : Optimisation avec le profileur de prédiction

Merci pour vos conseils. Je vais lire le livre que vous m'avez conseillé.

 

Certainement, je rapporterai plus de questions à la communauté des utilisateurs de JMP, je trouve cela très utile.

 

Salutations

 

Martin

Re : Optimisation avec le profileur de prédiction

Les interactions ne sont pas des problèmes. Ce sont des opportunités ! Ils font également partie de la plupart des réponses, donc j'ai l'habitude de les voir.

Il existe de nombreuses sources d'information sur la sélection et la réduction de modèles. De tous les sujets statistiques, l'analyse de régression a été souvent et bien écrite. Dans votre cas, divisons les candidats en deux tas : la modélisation explicative et la modélisation prédictive. Maintenant je sais que vous allez faire des prédictions avec vos modèles mais ce terme veut dire autre chose. Vous voulez un bon modèle explicatif. De plus, vos ensembles de données seront petits et formés comme une expérience conçue. Cela réduit considérablement les choix. Je recommande " Conception optimale des expériences : une approche d'étude de cas " de Perter Goos et Bradley Jones. Vous découvrirez que la conception et l'analyse vont « main dans la main ».

Et ne vous souciez pas de vos milliers de questions. La communauté JMP est hébergée sur un gros serveur...

Re : Optimisation avec le profileur de prédiction

Merci Marc.

J'aimerais avoir vos yeux attentifs et votre esprit rapide pour détecter les problèmes.

 

Concernant Réduction du modèle et Optimisation J'ai peut-être des milliers de questions, pourriez-vous me donner une liste de lecture materails/livres qui, selon vous, seront

améliorer ma compréhension de ces deux sujets?

 

Merci pour votre temps

 

Salutations

 

Martin

 

 

 

Re : Optimisation avec le profileur de prédiction

Je peux dire qu'il y a une forte interaction parce que l'effet du citrate de sodium était nul au départ dans le profileur de prédiction, puis un changement important du niveau du cercle bleu a provoqué un effet important du citrate de sodium. Il en est de même pour l'autre facteur.

La sélection des modèles est un processus minutieux qui nécessite toutes les connaissances disponibles. Je remarque d'après l'étiquetage dans le rapport d'estimation des paramètres que JMP n'utilise pas de niveaux de facteurs codés, ce qui centre les variables. La régression des niveaux de facteurs non codés peut réduire considérablement la puissance des tests d'hypothèse sur les estimations par rapport à zéro. Le codage devrait avoir lieu automatiquement si vous avez conçu l'expérience dans JMP et conservé le tableau de données avec toutes les métadonnées. Ajuster les moindres carrés répond à la propriété de colonne de codage qui a été ajoutée par la plate-forme de conception JMP lorsque vous avez cliqué sur Créer un tableau. Le codage aidera à la signification de certains termes. Ça ne peut pas faire de mal.

Qu'est-ce qui vous intrigue d'autre dans la sélection ou la réduction de modèles ?

Re : Optimisation avec le profileur de prédiction

Merci pour votre réponse rapide.

 

Ces trois facteurs sont entrés comme facteurs continus.

 

Comment pouvez-vous dire que le cercle bleu a une forte interaction avec le citrate de sodium retardateur ? puisque toutes les valeurs P sont toutes supérieures à 0,05.

 

Outre l'optimisation du profileur, la tâche de trouver les facteurs les plus significatifs me laisse également perplexe. voir ci-dessous le rapport JMP.

 

Sur quelles informations puis-je m'appuyer pour déterminer l'importance de trois facteurs et leur interaction ?

 

 

Merci!

 

Martin

Re : Optimisation avec le profileur de prédiction

Les trois facteurs sont-ils saisis sous forme de facteurs numériques mixtes, continus ou discrets ?

Vous semblez avoir une forte interaction entre le cercle bleu et le citrate de sodium. Cette condition pourrait conduire à un maximum local. La modification des niveaux de facteur initiaux et la répétition de l'optimisation peuvent conduire à un autre maximum.

Le solveur numérique derrière l'optimisation de la fonction de désirabilité a des paramètres que vous pouvez modifier si nécessaire. La boîte de dialogue des paramètres est disponible via le menu du triangle rouge.

Voir Aider > Livres > Profileurs .