Estimaciones de mezcla de Cox y ProfilerMartín aquí:
Recientemente hice uno adhesivos cementosos con 4 factores (cemento CSA, cemento OPC, retardador, acelerador), una respuesta (adhesión).
Ver diseño JMP adjunto.
Estoy bastante feliz con los resultados. Lou me aconsejó antes que me centrara en la mezcla y el perfilador de Cox.
La estimación en el modelo de mezcla de Cox representa la pendiente de las curvas en el perfilador, me parece que CSA y OPC muestran el valor máximo
en cierto punto, ¿por qué la estimación de CSA y OPC se firma de manera diferente? uno es 2.02 (CSA), el otro -3.31 (OPC).
Dado que CSA, OPC, como factores son todos significativos, ¿qué más puede decirme la importancia de CSA^2, OPC^2, CSA*OPC?¿Simplemente digo, OPC, CSA interactúan significativamente?
Estoy muy interesado en la interacción de OPC, CSA y el retardador, pero la mezcla de Cox no puede funcionar para la interacción de tres factores. ¿Hay alguna manera de que pueda probar la importancia
de la interacción de tres factores?Me han dicho que la estimación convencional de parámetros no es eficaz para interpretar los resultados del diseño de mezclas.
Muchas gracias.
Martín
Re: Estimaciones de mezcla de Cox y ProfilerGracias por la explicación detallada.Ahora entiendo mucho mejor el modelo de mezcla de Cox.
Martín
Re: Estimaciones de mezcla de Cox y ProfilerHay dos tipos de modelos de mezcla que JMP puede ajustar: el modelo de mezcla de Scheffe (el predeterminado) o el modelo de mezcla de Cox. Estos dos modelos son equivalentes, pero su interpretación de los modelos es bastante diferente.
Los parámetros del modelo de mezcla de Cox se interpretan como coeficientes de regresión típicos, excepto que todo es relativo a su mezcla de referencia. Imagínese en medio de su espacio de diseño, en su punto de mezcla de referencia. Al mirar hacia el vértice CSA (donde estaría todo CSA), estará mirando hacia arriba porque el coeficiente es positivo. Desde esa misma ubicación, si miras hacia el vértice OPC estarás mirando cuesta abajo (coeficiente negativo). Creo que los coeficientes serán más obvios si configura el perfilador en su mezcla de referencia.
Los términos al cuadrado te dicen que hay curvatura a medida que te mueves hacia el vértice para cada factor. Desde su combinación de referencia, mirar hacia CSA es cuesta arriba, pero el término cuadrático indica que la pendiente de la colina cambia. Puedes ver esto en tu generador de perfiles. A medida que aumenta la CSA, su respuesta aumenta hasta un punto y luego comienza a disminuir.
Las interacciones indican que las pendientes de las líneas cambiarán dependiendo de la configuración de otras variables. También puedes ver esto desde el generador de perfiles. Arrastre la línea roja para OPC, pero observe la curva para CSA. Debería ver que la curva CSA cambia de forma. Esa es la interacción.
En cuanto a la interacción de los tres factores, son raros y, a menudo, difíciles de interpretar. Esta es una de las dificultades con un modelo mixto de Cox. Sin embargo, puede estimar la curvatura de la interacción de 3 factores observando un modelo de Scheffe en lugar de Cox. El modelo de Scheffe se interpreta de forma MUY diferente al modelo de mezcla de Cox, pero no tiene ninguna limitación del modelo de Cox (y es el modelo de mezcla predeterminado en JMP). Una explicación completa del modelo de Scheffe probablemente sea demasiado larga para este foro de discusión, pero tenga en cuenta que para un modelo de Scheffe, una interacción de 2 vías es en realidad un término cuadrático y una interacción de 3 vías es en realidad un término cúbico. Es posible que desee leer sobre esto en un texto como Experiments with Mixture de John Cornell, el sistema de ayuda de JMP o tomando una clase. JMP Education ofrece una clase completa en el diseño y análisis de experimentos de mezclas que pasa por todos estos detalles.
