주요 구성 요소 및 심사 DoE안녕하세요. 저는 현재 차원을 줄이고 "원소"를 범주형 변수에서 연속형 변수로 변환하기 위해 60개 이상의 화학 원소 설명자에 PCA를 사용하고 있습니다. 그러나 필요한 수준 조합이 많은 요소 집합을 사용하는 간단한 방법을 찾을 수 없습니다. 내 두 가지 생각은 "공변량 요인 설정" 또는 허용되지 않는 조합 스크립트입니다. 그러나 공변량 실행 A)에는 "설계에 선택한 모든 공변량 행 포함"을 확인하지 않고도 실행 횟수가 내 PC 수준 수와 동일하다는 이상한 제안이 있으며 
는 PCA의 개념과 반대되는 것 같습니다. 상관되지 않은 구성요소를 생성합니다. 내가 생각하는 허용되지 않는 조합 스크립트는 작동할 것이라고 생각하지만(아직 탐색하지 않음) JSL을 사용해 본 적이 없으므로 그 길을 가기 전에 누군가 제안 사항이 있는지 확인하고 싶었습니다.
정말 고마워!
PS 나는 또한 (미완성) 테이블과 DoE를 생성하는 데 사용하는 PC에 대한 별도의 테이블도 포함시켰습니다.
고급 통계 모델링자동화 및 스크립팅실험 설계윈도우Re: 주성분 및 스크리닝 DoE공변량 요인을 추가할 수 있습니다. JMP는 공변량 데이터 테이블의 모든 행을 사용하려고 한다고 가정합니다. 하지만 실행 횟수를 줄이면 JMP가 최적의 행 하위 집합을 찾습니다. 소스 데이터 테이블에서도 강조 표시됩니다.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE아 그럼 말이 되는군요. 감사!
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE질문이 하나 더 있습니다. 두 세트의 공변량(원소용 PC 세트 하나와 용매용 PC 세트 하나)으로 이 작업을 수행하는 경우 어떻게 해야 합니까? 시험 삼아(아래 참조) 첫 번째 PC와 다른 행을 차지하는 데이터가 있는 테이블에 다른 세트를 넣으려고 했으나 설계에 실패했습니다.
감사.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE안녕,
나는 당신이 달성하려는 것에 대해 조금 더 설명을 추가해야 할 수도 있다고 생각합니다. "에 대해 자세히 설명해 주시겠습니까? 필요한 수준 조합이 많은 일련의 요소를 사용합니다. "
이와 같은 시스템의 차원을 줄이기 위해 PCA를 사용하는 것은 상당히 표준적인 접근 방식입니다. 다음 단계는 종종 주성분을 공변량 요인으로 사용하고 주성분 공간을 잘 커버할 수 있는 후보를 선택하는 실험을 구축하는 것입니다.
첨부된 솔벤트의 예에서 PCA는 솔벤트 특성을 2가지 구성 요소(본질적으로 "극성" 및 "벌키성")로 줄입니다. 그런 다음 이러한 구성 요소는 반응 표면 모델을 추정하기 위해 9개의 용매를 선택하기 위해 맞춤 설계에서 공변량 요인으로 사용됩니다. 선택한 9개의 용매가 PC 공간을 덮고 있으므로 원래 설명자 공간이 매우 훌륭하게 표시되는 것을 볼 수 있습니다.
이게 도움이 되길 바란다,
필
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE안녕 @Phil_Kay - 네, 그게 바로 제 뜻입니다. 제가 그런 식으로 표현한 이유는 좀 더 통계적인 질문을 하기보다는 JMP가 기계적인 수준에서 수행하도록 하려고 했기 때문입니다. 공유해 주신 용제 플롯은 제가 용제와 f-블록 금속을 모두 사용하여 계획하고 있는 것과 정확히 일치합니다. 하지만 JMP가 PC를 생각하지 않고 두 PC 세트를 동시에 DoE에 넣는 방법을 알 수는 없습니다. 모두 서로의 공변량입니다.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE좋은 질문입니다(다시: DOE에서 2가지 다른 유형의 재료 선택). 이 작업을 수행하는 쉬운 방법이 없다고 생각합니다. 그러나 해결 방법은 가능하다고 생각합니다.
해결 방법은 용매와 f-블록 금속의 가능한 모든 조합에 대해 1행이 있는 테이블을 만드는 것입니다. 따라서 행 수는 용매 수 * 금속 수입니다. 이것을 만드는 가장 쉬운 방법을 생각해야 할 것입니다.
용매에 대한 PC 열과 금속에 대한 PC 열이 필요합니다(모든 조합의 큰 테이블 전후에 이러한 열을 만들 수 있다고 생각합니다). 그런 다음 모든 PC 열을 공변량 요인으로 사용합니다.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE두 세트의 PCA를 공변량으로 결합할 수 없습니다. Custom Desing은 공변량 값 테이블을 다른 요인 수준으로 완료할 설계의 실행으로 간주합니다. JMP는 공변량 조합과 함께 최적 요인 수준을 찾습니다. 운영상 및 철학적으로 금속 및 용제가 포함된 공변량 데이터 테이블이 필요합니다. 여전히 금속과 용제를 한 줄씩 일치시키는 의미 있는 방법은 없습니다. 그들은 진정으로 독립적입니다.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE그래서 Excel에서 Microsoft의 파워 쿼리 기능을 사용하여 다음과 같은 공변량 쌍 테이블을 만들었습니다. @Phil_Kay 제안하고 첨부했지만 @Mark_Bailey 당신은 " 그래도 금속과 용제를 한 줄씩 일치시키는 의미 있는 방법은 없습니다." 이것은 이것이 작동하지 않을 것이라고 생각한다는 것을 의미합니까, 아니면 의미 있는 방법보다 무차별 대입 방법에 더 가깝습니까?
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE데카르트 조인을 사용하여 금속 테이블과 용매 테이블을 결합하면 가능한 모든 금속 및 용매 쌍을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 사용자 지정 디자인을 사용하여 이 테이블을 최적으로 하위 집합화할 수 있습니다. 나는 Phil이 그랬던 것처럼 'do-it-yourself box'가 아니라 'Custom Design' box에서 생각하고 있었다.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE오 난 이해 해요. 나는 Phil이 "...그리고 그것을 커스텀 디자인으로 던져라"라고 말하고 있다고 생각했습니다. 말이 됩니다. 감사!
이것을 새로운 질문에 넣어야 하는지 확실하지 않지만 두 가지 다른 열처리(마이크로파 및 열)도 사용하고 있습니다. 일반적으로 범주형 변수로는 괜찮지만 다양한 수준의 "열 처리 유형" 요인: 전자레인지는 "전원 입력"을 추가 요인으로 제어하는 것이 더 타당하고 열은 "온도" 설정점을 요인으로 사용하는 것이 더 타당합니다. 내 추측으로는 다른 열처리 방법에 대해 두 명의 DoE가 할 수 있는 유일한 일이지만 생각이 있는지 물어보고 싶다고 생각했습니다.
이것이 두 번째 질문이라면 기꺼이 새 질문을 드리겠습니다.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE예, 별도의 질문에 넣는 것이 좋을 것 같습니다. 그러나 간단히 말해서 귀하의 옵션은 muwave 및 열에 대해 별도의 실험을 실행하는 것입니다. 또는 유형과 수준의 조합으로 열처리에 대한 범주형 요인(예: thermal_100C, thermal_120C, muwave_200W, muwave_300W)을 가질 수 있습니다. 개별적으로 실험을 진행하면 이런 방식으로 데이터를 분석할 수도 있다고 생각합니다.
Re: 주성분 및 스크리닝 DoE@Phil_Kay 대박. 나는 당신이 제안한대로 질문을 자체적으로 게시 했으므로 한두 가지 질문이 있으므로 계속할 수 있다고 생각합니다. 감사! https://community.jmp.com/t5/Discussions/DoE-where-choice-of-factor-changes-with-the-levels-of-another/mp/577901#M78544
