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Raumfüllende Mischung DoE-Design für Zellkulturmedien

Ich verwende JMP 15.2 und weiß nicht, wo ich mit dem Design raumfüllender Mischungen beginnen soll. Ob beim klassischen Mischungsdesign oder beim individuellen Design, ich wusste nicht, wo ich mit einem raumfüllenden Mischungsdesign beginnen sollte

2. Ich habe Daten zur Antikörperausbeute erhalten. Ich frage mich, wie ich diese Daten zur Analyse in JMP eingeben kann. Die Daten sind wie folgt

 

 

VersuchsplanungBetreff: Raumfüllende Mischung DoE-Design für Zellkulturmedien

Ich komme wirklich zu spät zu dieser Diskussion, also möchte ich sie nicht ablenken, aber wenn Sie wirklich in der Welt des raumfüllenden Mischungsdesigns tätig sind (was bedeutet, dass Sie die kurz- und langfristigen Geräuscheffekte und den Prozess vollständig verstehen). konsistent) sollte die Analyse weniger statistisch und eher grafisch sein. Die Analyse solcher Designs sollte Konturdiagramme und Oberflächenreaktionsdiagramme umfassen. Sie sollten die statistische Signifikanz bereits durch frühere Experimente kennen.

Vielleicht möchten Sie auch Bücher/Artikel über Mischungsdesigns und den Grund lesen, warum diese normalerweise ohne den Achsenabschnitt analysiert werden. Siehe Cornells Buch.

 

Mangelnde Anpassung ist eine Folge der Entfernung von Termen aus dem Modell (im Gegensatz zu einem reinen Fehler, der das Ergebnis randomisierter Replikate ist).

 

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Hallo Louv, vielen Dank für deine Zeit. Ich habe viel gelernt.

Es tut mir leid, dass ich eine Folgefrage habe. Ich habe versucht, eine fehlende Eignungsanalyse zu finden, habe sie aber nicht gefunden. Ich frage mich, ob es möglich ist, eine Analyse der mangelnden Passung für den Mischungsentwurf durchzuführen. Wie ich weiß, mangelt es an Passgenauigkeit, wenn es Replikate gibt.

Danke

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Um die Ratschläge von nur ein wenig zu ergänzen @louv Um die Nützlichkeit eines Modells zu überprüfen, würde ich zusätzlich zur zusätzlichen empirischen Überprüfung einen Moment innehalten und die Auswirkungen aus der Sicht der ersten Prinzipien oder des Apriori-Wissens untersuchen. Früher habe ich die Wissenschaftler und Ingenieure, mit denen ich zusammengearbeitet habe, etwas gefragt wie: „Wenn das Modell darauf hindeutet, dass Wasser bergauf fließt, halte ich das Modell für verdächtig und wir sollten vielleicht eine Pause einlegen, bevor wir es als eine Form des neuen Lernens betrachten.“ 'nachweisen'." Und insbesondere im Fall des Apriori-Wissens: Handelt es sich bei dem „Wissen“ um Fakten und abgeleitete Daten oder handelt es sich lediglich um einen Mythos der städtischen Fertigung, der über die Jahrhunderte hinweg weitergegeben wurde, weil jemand vor Jahren etwas gesehen hat, sich aber niemand mehr an die genauen Umstände oder den genauen Kontext erinnern kann? Ich habe viele DOE-Studien gesehen, die diese Mythen der städtischen Fertigung zerschlagen haben. Waidmanns Heil.

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Das von mir erstellte Skript umfasst wechselseitige Interaktionen. Die von mir eingegebenen Daten basierten auf Ihrer Datentabelle und den Spalteneigenschaften, um Ihre Einstellungsbereiche widerzuspiegeln. Der R2 für das Modell wird durch Interaktionen verbessert. Meiner Meinung nach ist der beste Weg, um herauszufinden, ob Ihr Modell nützlich ist, es durch Experimente zu überprüfen.

 

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Hallo Louv, vielen Dank für deine Mühe. Ich schätze es wirklich. Es tut mir leid, dass ich noch weitere Fragen habe.

1. Basierend auf Ihrer angehängten Datei, als ich auf das DoE-Dialogfeld klickte, gab es einige Datentabellen mit Zufallsdaten. Ich frage mich, ob Sie eine raumfüllende DoE-Datentabelle erstellt und meine Daten in diese Datentabelle eingefügt haben?

2. Ich habe tatsächlich den gleichen Weg gemacht, indem ich eine DoE-Tabelle über „Klassisch“ > „Mischungsdesign“ > „Raumfüllung“ erstellt habe. Dann kopiere ich einfach das Datum aus meinem Excel und füge es in die Datentabelle ein. Das Modellierungsergebnis unterscheidet sich jedoch von Ihrem Modellierungsergebnis.Wenn ich anhand Ihres Modells die Erwünschtheit durch den Vorhersageprofiler maximiere, zeigt sich, dass 0,85 x 1 und 0,15 x 3 die maximale Erwünschtheit aufweisen. Wenn ich jedoch in meinem Modell die Erwünschtheit durch den Vorhersageprofiler maximiere, zeigt sich, dass 1 von X1 und 0 von X2, X3 und X4 die maximale Erwünschtheit aufweisen.

Ich frage mich, warum es bei denselben Daten solche Unterschiede gibt?

 

Übrigens, was bedeutet „Kein Abfangen“ im folgenden Bild? Ich habe festgestellt, dass das Aktivieren oder Deaktivieren von „Kein Schnittpunkt“ einen großen Unterschied im Modellierungsergebnis macht

 

Danke nochmal.

Besten Wünsche

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So würde es in JMP mit den entsprechenden Spalteneigenschaften und Korrekturen/Manipulationen aussehen, die Dan Obermiller erwähnt hat.

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Du hast einige sehr gute Vorschläge bekommen. Wie aus mehreren dieser Meldungen hervorgeht, wird der Arbeitsaufwand überdurchschnittlich hoch sein, da Sie nicht über die ursprüngliche JMP-Datei verfügen. JMP speichert beim Erstellen eines geplanten Experiments mehrere mit jeder Spalte verknüpfte Dinge. Diese Elemente (Spalteneigenschaften genannt) erleichtern die Analyse und sorgen für eine korrekte Funktion. Durch das Verschieben der Daten in eine Tabelle werden diese Eigenschaften entfernt.

 

Mir ist zum Beispiel aufgefallen, dass eines Ihrer ersten Probleme darin bestehen wird, dass sich in der Tabelle nicht alle Zeilen für Ihre Prototyp-Prozentsätze zu 1 addieren. Dies ist das erste Problem, das Sie für JMP beheben müssen. Damit JMP ein Mischungsexperiment richtig analysieren kann, müssen sich die Komponenten genau zu 1 addieren. Siehe zum Beispiel die Zeilen 7, 8 und 9 (es gibt wahrscheinlich noch andere). Überprüfen Sie daher Ihre Tabelle auf Rundungen und stellen Sie sicher, dass sich die vier Komponenten zu 1 addieren.

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Hallo @loganshawn , und willkommen bei JMP!

Zusätzlich zu den hervorragenden Antworten oben werde ich einige interessante Elemente hinzufügen, die sich auf Ihre Fragen oder Ihre Situation beziehen:

1) Sie können Mixture-Designs sowohl in den Plattformen „Custom Design“ als auch „Classical“ -> „Mixture Designs“ erstellen, aber möglicherweise haben Sie auf diesen Plattformen nicht die gleichen Optionen. Sie erwähnen ein raumfüllendes Mixture-Design, daher scheint diese Art von Design aus der Plattform „Klassisch“ -> „Mixture Designs“ generiert zu werden (siehe Screenshot).

2) Sie können einfach eine Excel-Datei oder PDF-Datei mit einer Tabelle in JMP importieren, indem Sie auf „Datei“ -> „Öffnen“ klicken und dann Ihre Datei auswählen.
Da Sie hier nur die Rohdaten importieren (nicht die Modell- oder Faktorformatierung, die zuvor in JMP durchgeführt wurde), müssen Sie einige Eigenschaften zu Ihren 4 Faktoren hinzufügen (klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Spalte und dann auf „Spalteneigenschaften“): Mischung, Änderungen der Designrolle (Mischung) und des Faktors (Einfach?) für das Design raumfüllender Mischungen. Siehe Screenshot.
Was die Analyse/Modellierung betrifft, können Sie versuchen, sie Schritt für Schritt durchzuführen, um sich mit den Daten vertraut zu machen: Visualisieren Sie die Ergebnisse mit „Graph Builder“, versuchen Sie, bivariate Beziehungen (ein Faktor vs. Ertrag) mit „Fit Y by X“ zu erkennen "-Plattform und probieren Sie dann mit „Fit Model“ eine andere Modellierung aus.

Wenn Sie mit Leuten zusammenarbeiten, die nicht über JMP verfügen, aber dennoch Ergebnisse/Informationen in eine DoE-Tabelle (Excel) eintragen müssen, würde ich empfehlen, das „Tabellenattribut-Add-in“ herunterzuladen und zu verwenden. Dieses Add-in hilft Ihnen, Ihr DoE in Excel mit Informationen zur Faktorformatierung und zum Modell zu exportieren. Wenn Sie also die fertige Excel-Datei in JMP zurückladen, verlieren Sie keine Informationen darüber, wie das Modell erstellt wurde und wie das Modell erstellt wurde Faktoren entstanden. Weitere Infos hier: JMP nach Excel und wieder zurück.

Wenn Sie mit DoE nicht vertraut sind, stehen Ihnen zahlreiche Ressourcen zur Verfügung:
Statistisches Denken zur industriellen Problemlösung | JMP
Einführungskit zur Versuchsplanung | Erste Schritte mit JMP
DoE-Dokumentation und alle Webinare und Ressourcen der JMP-Community ...

Sie können auch dieses JMP DoE-Quizz ausprobieren, um herauszufinden, welche Art von Design für Ihre Anforderungen geeignet sein könnte: DOE-Quiz (jmp.com)

Ich hoffe, das wird Ihnen helfen,

 

Betreff: Raumfüllende Mischung DoE-Design für Zellkulturmedien

Zusätzlich zu was @txnelson geteilt, ich gehe auf Frage Nr. 2 ein. Es sieht so aus, als ob sich das Bild der von Ihnen geteilten Daten in einer Art Tabellenkalkulationsprogramm befindet, vielleicht Excel? Es gibt mehrere Workflows, um Daten aus einer Anwendung in JMP zu übertragen. Da die Datentabelle relativ klein ist, schlage ich vor, dass ich als Erstes einfach die Spaltenüberschrift der gesamten Tabelle in die native Anwendung ziehen/kopieren, dann JMP öffnen und eine neue JMP-Datentabelle erstellen würde. Führen Sie in einer vollständig leeren JMP-Tabelle einfach eine Bearbeitung/Einfügung durch. Hoffentlich wird Ihre JMP-Datentabelle gefüllt, und dann würde ich den JMP-Datentyp/Modellierungstyp im JMP-Spalteneigenschaftenmenü überprüfen, um sicherzustellen, dass jedes der zahlreichen Merkmale für die Analyse- und Datenvisualisierungsworkflows in JMP geeignet ist. Wenn dieser einfache Kopier-/Einfüge-Workflow nicht funktioniert, gibt es andere Workflows, die dies tun. Einfach zu viele, um sie in einem Diskussionsforum wie diesem aufzuschreiben. Meine obige Idee für den Import beruhte nur auf der Frage: „Wie kann ich diese Aufgabe mit der geringsten Anzahl von Tastenanschlägen erledigen?“

 

Willkommen bei JMP!

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Als Erstes empfehle ich Ihnen, die DOE-Dokumentation im DOE-Handbuch zu lesen, das in der JMP-Dokumentationsbibliothek im Pulldown-Menü „Hilfe“ verfügbar ist.Es gibt einen Abschnitt zur Raumfüllungserweiterung, der Ihnen helfen sollte.

Es gibt auch eine große Anzahl von Diskussionspunkten, die überprüft werden können.Wenn Sie in den Diskussionen nach „Space Filling“ suchen, finden Sie viele frühere Diskussionen zu diesem Thema.