主なコンポーネントとスクリーニング DoEこんにちは - 現在、化学元素の 60 以上の記述子に対して PCA を使用して、次元を削減し、「元素」をカテゴリ変数から連続変数に変換しています。しかし、必要なレベルの組み合わせが多数ある因子セットを使用する簡単な方法が見つかりません。私が考えているのは、「共変量因子の設定」または許可されていない組み合わせスクリプトです。しかし、共変量の実行では、A) 「選択されたすべての共変量行をデザインに含める」にチェックを入れなくても、実行数が PC のレベル数に等しいという奇妙な提案があり、B) PCA の概念とは正反対のようです。相関関係のないコンポーネントを生成します。許可されていない組み合わせのスクリプトは機能すると思いますが (まだ調べていません)、私は JSL を使ったことがないので、その道に進む前に誰かが何か提案をしてくれるかどうかを確認したいと思いました。
本当にありがとう！
PS (未完成の) テーブルと、DoE の生成に使用している PC 用の別のテーブルも含めました (役立つ場合があります)。
高度な統計モデリング自動化とスクリプト作成実験計画法ウィンドウズRe: 主成分とスクリーニング DoE共変量因子を追加できます。 JMP は、共変量データ テーブルのすべての行を使用すると想定します。 ただし、実行回数を減らすと、JMP は行の最適なサブセットを見つけます。 ソース データ テーブルでも強調表示されます。
Re: 主成分とスクリーニング DoEもう1つ質問です。 共変量の 2 つのセット (要素用の PC セットと溶媒用の PC セット) を使用してこれを行う場合、どのようにすればよいでしょうか? 試しに、最初の PC とは異なる行を占めるデータを持つ別のセットをテーブルに配置しようとしましたが (以下を参照)、設計は失敗しました。
ありがとう。
Re: 主成分とスクリーニング DoEああ、それは理にかなっています。 ありがとう！
Re: 主成分とスクリーニング DoEやあ、
達成しようとしていることについて、もう少し説明を追加する必要があると思います。 詳しく教えてください」必要なレベルの組み合わせがたくさんある因子のセットを使用します。 "
PCA を使用してこのようなシステムの次元を削減することは、かなり標準的なアプローチです。 次のステップは、多くの場合、主成分を共変量因子として使用して実験を構築し、主成分空間を十分にカバーする候補を選択することです。
溶媒を使用した添付の例では、PCA は溶媒の特性を 2 つのコンポーネント (本質的には「極性」と「かさ高」) に減らします。 これらの成分はカスタム計画で共変量因子として使用され、応答曲面モデルを推定するために 9 つの溶媒が選択されます。 選択された 9 つの溶媒が PC 空間をカバーしていることがわかります。つまり、元の記述子空間が非常にうまくカバーされています。
これがお役に立てば幸いです。
フィル
Re: 主成分とスクリーニング DoEやあ@フィル_ケイ- はい、まさにその通りです。 私がそのように表現したのは、より統計的な質問をするのではなく、機械的なレベルで JMP に何をさせようとしているのかについて話していたからです。 あなたが共有した溶媒プロットは、溶媒とf-ブロック金属の両方で私がやろうとしていることとまったく同じですが、JMPがPCを考えずに両方のPCセットを同時にDoEに入れる方法を理解することはできません.はすべて互いの共変量です。
Re: 主成分とスクリーニング DoEこれは良い質問です (re: DOE で 2 種類の材料を選択する場合)。 これを行う簡単な方法はないと思います。 しかし、回避策は可能だと思います。
回避策は、溶媒と f ブロック金属の可能な組み合わせごとに 1 行のテーブルを作成することです。 したがって、行数は = 溶媒の数 * 金属の数になります。 これを作成する最も簡単な方法を考える必要があります。
溶媒用の PC の列と、金属用の PC の列が必要になります (これらは、すべての組み合わせの大きなテーブルの前または後に作成できると思います)。 次に、すべての PC 列を共変量因子として使用します。
Re: 主成分とスクリーニング DoE2 セットの PCA を共変量として組み合わせることはできません。 Custom Desing は、共変量の値のテーブルを、計画の実行が他の要因のレベルで完了すると見なします。 JMPは、共変量の組み合わせと組み合わせて最適な因子レベルを見つけます。 操作上および哲学的に、金属と溶媒の共変量データ テーブルが必要になります。 それでも、金属と溶媒を行ごとに一致させる有意義な方法はありません。 彼らは本当に独立しています。
Re: 主成分とスクリーニング DoEそこで、Microsoft の Power Query 機能を Excel で使用して、次のような共変量のペア テーブルを作成しました。 @フィル_ケイ提案され、私はそれを添付しましたが、 @マークベイリーあなたが言った "それでも、金属と溶媒を行ごとに一致させる有意義な方法はありません。」 これは、これが機能するとは思わないということですか、それとも、意味のある方法よりも力ずくの方法にすぎないということですか?
Re: 主成分とスクリーニング DoEデカルト結合を使用して金属テーブルと溶媒テーブルを結合すると、金属と溶媒のすべての可能な組み合わせが得られます。 次に、このテーブルをカスタム デザインで最適にサブセット化できます。 Phil のように「DIY ボックス」ではなく、「カスタム デザイン」ボックスで考えていました。
Re: 主成分とスクリーニング DoEああ、わかりました。 フィルが「...そしてそれをカスタムデザインに投入する」と言っていたと思いました。 それは理にかなっている。 ありがとう！
これを新しい質問に入れる必要があるかどうかはわかりませんが、2 つの異なる熱処理 (マイクロ波と熱) も使用しています。これは通常、カテゴリ変数としては問題ありませんが、関連する第 2 因子の切り替えもあります。さまざまなレベルの「熱処理タイプ」係数: マイクロ波は追加の要素として「電力入力」を制御するのがより理にかなっていますが、熱は「温度」設定値を要素として使用するのがより理にかなっています。 私の推測では、異なる熱処理方法について 2 つの DoE を行うだけでよいと思いますが、何か考えがあるかどうか尋ねてみようと思いました。
これが 2 番目の質問である場合は、喜んで新しい質問を作成します。
Re: 主成分とスクリーニング DoEはい、それは別の質問に入れるのが良いと思います。 しかし、簡単に言えば、あなたの選択肢は、muwave と熱に対して別々の実験を実行することだと思います。 または、種類とレベルを組み合わせた熱処理のカテゴリカル ファクター (thermal_100C、thermal_120C、muwave_200W、muwave_300W など) を使用することもできます。 実験を別々に実行して、このようにデータを分析することもできると思います。
Re: 主成分とスクリーニング DoE@フィル_ケイ素晴らしい。 あなたが提案したように、私は質問をそれ自体として投稿したので、質問が1つか2つあるので、そこに進むことができると思います. ありがとう！ https://community.jmp.com/t5/Discussions/DoE-where-choice-of-factor-changes-with-the-levels-of-another/mp/577901#M78544
