연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 인자이러한 종류의 DoE에 대한 모델링은 무엇이어야 합니까? 어떤 팁이나 단계라도 대단히 감사하겠습니다.
감사합니다. 많은 사랑
고급 통계 모델링실험 설계품질 및 프로세스 엔지니어링Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인이건 재미 있네. 제 실험과 거의 똑같습니다.
Phil에게 감사드립니다.
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인나는 이것이 우리 문제를 해결했다고 생각합니다. 지속적인 응답이 있으면 더 쉽습니다. 이것이 바로 우리가 솔루션의 명확성 수준을 정량화하는 방법을 찾은 이유입니다.
당신에게 감사합니다 @statman
매우 감사.
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인고마워요 필!
당신의 도움을 주셔서 감사합니다
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인@statman 그리고 @Alainmd02 .
2.에 관하여: 제가 화학업계에 근무할 때 프로젝트에서 이런 일을 했습니다. 우리는 같은 목표를 가지고 있었는데, 그것은 제형 공간의 어떤 부분이 우리에게 명확하고 균일한 솔루션을 제공하는지 이해하는 것이었습니다. 우리는 1~5등급으로 명확성을 평가했습니다. 또한 샘플을 70C로 가열하고 60, 50, 40, 30, 20으로 냉각하면서 등급을 매겼습니다. 나는 데이터에 대한 유용한 통계 모델을 구축하는 데 어려움을 겪었습니다. 하지만 이 데이터의 시각적인 내용은 매우 유용했습니다. 다음은 20C에 대한 (익명화된) 데이터의 도표입니다. 좋은 녹색 영역을 명확하게 볼 수 있습니다. 이것이 우리의 목표를 위해 알아야 할 전부였습니다.
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕 @Alainmd02 ,
RM1:RM2 >= 0.26의 비율을 정의하려면 선형 제약 조건을 사용하여 이를 설정해야 합니다.
제약 조건에 대한 방정식을 얻는 가장 좋은 방법은 제약 조건(예: 0.1, 0.385 및 1,3.85)을 따르는 2개의 점을 정의하고 JMP에서 Fit Y by X를 사용하여 선을 맞추는 것입니다.
그러면 방정식 RM1 = 0 + 0.2597403*RM2가 제공되며 제약 조건 인터페이스에 맞는 형식으로 재배열하기만 하면 됩니다.
다음은 맞춤형 디자인을 위한 스크립트입니다.
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Mixture, 0.65, 0.9, "Water", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 0.35, "RM1", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 0.35, "RM2", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 0.005, "RM3", 0 ), Set Random Seed( 2095116882 ),
Number of Starts( 29816 ), Add Constraint( [0 -1 0.26 0 0] ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Add Alias Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Alias Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Alias Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Alias Term( {2, 1}, {3, 1} ),
Add Alias Term( {2, 1}, {4, 1} ), Add Alias Term( {3, 1}, {4, 1} ),
Set Sample Size( 10 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ),
Set Run Order( Randomize ), Make Table}
);
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕 @Mariana_Aguilar ,
예. 지금까지 살펴본 것은 모델링해야 하는 동작의 복잡성과 감당할 수 있는 실행 횟수의 균형을 맞추는 문제라는 것입니다. 적은 수의 실행으로 간단한 모델에 대한 실험을 실행할 수 있습니다. 그런 다음 적절한 모델이 아닌 경우 더 많은 실행을 통해 강화하여 고차 효과(예: 3차 모델)를 테스트할 수 있습니다.
특수 3차 모델은 3차 셰프 모델의 축소된 형태입니다. 더 적은 수의 매개변수를 사용하여 더 간단합니다. 따라서 특수 3차 모델을 추정하는 실험은 더 적은 수의 실행을 가질 수 있지만 동일한 동작의 복잡성을 포착하지는 않습니다.
이 JMP 마스터링 리소스 유용해야합니다.
이게 도움이 되길 바란다,
필
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인1. 반응 변수가 여러 개인 경우에는 항상 반응 변수 간의 관계를 평가하는 것이 좋습니다. 특히 일부 응답 변수에 잠재적인 측정 시스템 문제가 있는 경우(예: 차별성, 해상도 또는 정밀도 부족, 불안정). 분산형 차트에 반응 변수를 표시하고 Mahalanobis를 사용하여 이상값을 확인하는 것은 이러한 연관성을 찾는 쉬운 방법입니다(분석>다변량 방법>다변량).
2. 아마도 약간의 작업을 수행하면 이 반응이 더욱 연속적으로 이루어질 수 있다고 생각합니다(예: 불투명도 측정, 용액을 통해 광원 비추기, 투명도가 변하는 이유는 무엇입니까?) 고형물 때문인가요? 용액의 고체를 측정합니다.) 다른 것이 없다면 솔루션의 명확성에 대한 순위를 매기고 순서형 응답을 사용할 수 있어야 합니다. 그것은 모두 효율성과 관련이 있습니다. 명목형 반응 변수의 변화를 보려면 일반적으로 더 큰 표본 크기가 필요합니다. 응답이 더욱 연속적으로 진행되면 더 적은 수의 샘플로 필요한 정보를 얻을 수 있습니다. 또한 많은 명목 반응 변수가 집계됩니다. 여러 오류 메커니즘의 결과로 변경됩니다. 이는 인과 구조를 이해하려고 할 때 실질적인 어려움을 야기합니다.
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕하세요 @Phil_Kay 그리고 @statman
다음 혼합물 설계를 설정하는 방법:
- 4가지 재료
- 수분이 65~90%
- RM1과 RM2 비율은 1:3.85 이상이어야 합니다.
- RM 3은 0~0.5%입니다.
감사합니다
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕 @stats
1. 본다는 것은 무엇을 의미하는가? 반응 변수의 상관 관계는 무엇입니까?
2. 이항 명목 응답. 투명한 용액과 흐릿한 용액입니다. 내 제품이 명확한 솔루션이 되기를 바랍니다.
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕하세요 @필
아주 잘 말했다. 다시 감사합니다
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인Phil에게 감사드립니다. 예, 그게 바로 제가 갖고 있는 것입니다(20점).
혼합 및 공정 변수를 사용하는 향후 실험(아마도 더 적은 수의 요인 사용)의 경우 Scheffe Cubic + 혼합 및 연속 요인 주효과 +를 수행하는 것이 좋습니다. 공정-혼합 상호작용 + 공정 2차 효과??
나는 또한 때때로 사람들이 Scheffe 특수 입방체를 사용하는 것을 보았습니다. Scheffe 특수 큐빅과 Scheffe("일반") 큐빅을 사용할 때의 장점/단점은 무엇입니까?
감사합니다!
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인죄송합니다, @Mariana_Aguilar . 나는 당신의 의견을 제대로 읽지 않았습니다. 저는 3가지 혼합 요인을 보고 있었습니다. 4가지 혼합 요인을 사용하면 실행 횟수가 확실히 더 커집니다(최소 = 15, 권장 = 20).
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Mixture, 0, 1, "Mix1", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 1, "Mix2", 0 ), Add Factor( Mixture, 0, 1, "Mix3", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 1, "Mix4", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "Process1", 0 ), Set Random Seed( 4216334 ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Term( {1, 1}, {5, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Term( {5, 2} ),
Set Sample Size( 20 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕 @Mariana_Aguilar ,
고전적인 통계학자의 대답: 상황에 따라 다릅니다. 
얼마나 많은 실행을 감당할 수 있나요? 적은 수의 실행만 감당할 수 있다면 시스템의 더 간단한 모델을 살펴봐야 할 것입니다.
공정 요인이 혼합 요인과 상호 작용할 수 있다고 생각하십니까? 일부 예에서 과학자들은 공정 요인이 모델의 공정 요인과 혼합물 요인 간의 상호 작용 효과와 함께 혼합물 시스템의 동작에 어떻게 영향을 미치는지 테스트하기 위해 실험을 설계합니다. 이는 필요한 실행 횟수를 분명히 증가시킵니다.
모든 혼합물 주효과와 모든 2차 효과(혼합물-혼합물 상호 작용, 공정-혼합물 상호 작용 및 공정 2차 효과)가 있는 모형의 최소 크기 설계는 10입니다. 12가 권장되는 기본값입니다.
이게 도움이 되길 바란다.
필
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Mixture, 0, 1, "Mix1", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 1, "Mix2", 0 ), Add Factor( Mixture, 0, 1, "Mix3", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "Process1", 0 ), Set Random Seed( 4216334 ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {4, 1} ), Add Term( {3, 1}, {4, 1} ), Add Term( {4, 2} ),
Set Sample Size( 12 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 )}
);Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인Phil 안녕하세요. 답해주셔서 감사합니다. 사실 저는 Alain의 질문과 비슷한 질문이 있습니다(저는 4개의 혼합 요인과 1개의 연속 요인(혼합 공정 설계)을 가지고 있습니다).
제가 이 답변에 뛰어드는 것을 신경쓰지 않기를 바랍니다... 연속 변수에 대해 Scheffe 다항식 + 2차 항만 조정해도 괜찮을까요?
Scheffe의 3차 모델을 사용하여 시뮬레이션을 실행했지만 불행하게도 제 경우에는 필요한 실행 수가 너무 많아졌습니다.
미리 감사드리며 질문을 공유해 주신 Alain에게 감사드립니다!
마리아나
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인나는 다음과 같은 생각을 가지고 있습니다 :
1. 반응변수의 상관관계를 살펴보셨나요?
2. 혼합물 설계에 대해 왜 명목형 응답을 사용하는지 이해가 되지 않습니다. 분석에서는 각 반응 변수에 대한 등고선 도표를 제공해야 하며 이는 물론 명목 반응에는 의미가 없습니다. 합격 또는 불합격은 무엇입니까? 이를 연속 응답으로 변환할 수 있나요?
3. Phil은 이미 상수 인자 비율에 대해 언급했습니다.
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인우선, 혼합 요인 4개 중 2개가 일정한 비율을 유지해야 한다면 실제로는 혼합 요인이 3개만 있는 것입니다. 이 두 가지 성분을 디자인을 위한 하나의 혼합 요소로 처리해야 합니다. 그런 다음 완성된 디자인에서 개별 성분의 양을 계산합니다(JMP의 공식 열을 사용하면 매우 쉽습니다).
예측 분산 프로필이나 디자인 공간 비율 플롯에 대한 임계값을 본 적이 없습니다. 우선, 이는 요인 공간에 대한 예측 분산을 표시하므로 단일 값을 얻지 못합니다. 또한 대부분의 설계 진단과 마찬가지로 절대값은 그다지 유용하지 않습니다. 가능한 다양한 디자인을 비교하는 데 가장 적합합니다. 요인 범위가 증가함에 따라 분산이 증가하는 것을 보고 놀랐습니다. 나는 그 반대를 기대합니다.
모델링을 위해 설계 테이블에 Scheffe Cubic 모델에 대한 스크립트가 있습니다. 당신은 정말로 그것을 실행해야합니다. 혼합물 설계의 요인이 완전히 독립적이지 않기 때문에 중요하지 않은 효과를 제거하기 위해 모델을 축소하고 싶지 않을 것입니다. 따라서 모델을 실행하는 것 외에 수행해야 할 작업은 많지 않습니다.
이항 반응의 경우 명목형 모델링 유형인지 확인하세요. 그러면 JMP는 기본적으로 명목형 로지스틱 모델을 피팅합니다. 명목형 반응에는 연속형 반응보다 훨씬 적은 정보가 포함되어 있으므로 효과를 탐지하는 검정력이 훨씬 낮다는 점을 알아야 합니다.
이 모든 것이 도움이 되기를 바랍니다.
필
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕하세요 필,
내 실험에는 네 가지 다른 요소가 포함됩니다. 혼합물은 맞춤 디자인을 사용하고 Scheffe 큐빅을 선택했습니다. 내 응답은 3개의 연속형과 1개의 범주형(합격 또는 실패)입니다.
예측 분산 프로필 및 디자인 공간 비율 플롯에 대한 임계값이 있는지 알고 싶습니다. 나는 요인의 범위가 증가함에 따라 그것들이 더 커지는 것을 발견했습니다.
내 요소 중 2개가 항상 1:2.25의 비율을 갖도록 제약 조건을 설정하는 방법도 알고 싶습니다.
고마워요 필.
Re: 연속적이고 범주형 반응을 갖는 DoE 연속 혼합 요인안녕 @Alainmd02 ,
그것은 큰 질문입니다. 실제로 이것은 하나 이상의 질문입니다. 조금 더 세분화하여 정보를 더 추가하면 더 유용한 답변을 얻을 수 있을 것입니다.
여기에는 최소한 2개의 부분이 있습니다.
1. 혼합 인자
2. 범주형 응답
혼합 요인, 범주형 반응 또는 둘 다에 대해 확신이 없습니까?
범주형 응답의 성격에 대해 더 자세히 설명하면 도움이 될 것입니다. 이진형, 명목형 응답(성공/실패, 양호/불량)입니까? 아니면 1~5등급처럼 순서가 지정된 범주형인가요?
혼합 요인에 대해 커뮤니티에 더 자세히 알릴 수도 있습니다. 실험을 어떻게 디자인했나요? 맞춤형 디자인을 사용했습니까, 아니면 고전적인 디자인 접근 방식을 사용했습니까? 아마도 JMP로 이것을 설계했을 것이므로 설계 테이블에 모델 스크립트가 있어야 합니다.
나는 당신이 좋은 조언을 얻을 것이라고 확신합니다.
필
