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Aide sur les combinaisons non autorisées pour les facteurs catégoriels (JMP 15)

Bonjour,

J'ai les facteurs et les niveaux suivants pour lesquels j'essaie de créer une conception D-optimale :

Facteur A - Catégorie deux niveaux (Secousse, Triade)

Facteur B - Catégorie deux niveaux (Blunt, Ventouse)

Facteur C - Continu (10,25)

Facteur D - Catégorie deux niveaux (Debout, Assis)

Facteur E - Catégorie trois niveaux (stationnaire, évasion, course)

Facteur F - Catégorie deux niveaux (Novice, Expert)

 

J'essaie de créer un exemple que les étudiants pourront utiliser pour leur apprendre à générer des conceptions optimales avec des combinaisons non autorisées. La combinaison non autorisée que j'essaie de faire est le facteur D (assis) et le facteur F (expert). J'essaie également de construire une conception avec des effets principaux ET des interactions à deux facteurs. Cependant, je continue à recevoir le message d'erreur (Le concepteur optimal n'a pas réussi à converger). J'ai essayé tout ce que je pouvais pour générer une conception qui converge avec des combinaisons non autorisées entre des facteurs catégoriques en vain. J'ai essayé d'ajouter des facteurs, en ajoutant plus de niveaux à ces facteurs. Je peux cependant faire converger le concepteur lors de l'ajout d'une combinaison non autorisée entre un facteur catégoriel et un facteur continu. La seconde que j'ajoute dans une combinaison non autorisée entre des facteurs catégoriels, l'algorithme ne convergera pas. Toute aide est appréciée!

BICHEles fenêtresObjet : Aide sur les combinaisons non autorisées pour les facteurs de catégorie (JMP 15)

Salut @FaceStatistics6 ,

 

Je reproduis les mêmes paramètres et fais face à un message d'erreur similaire.

 

Le problème peut être dans votre combinaison de combinaison et de termes non autorisés dans votre modèle : si vous bloquez la combinaison de "Assis" du Facteur D (catégoriel à 2 niveaux) avec "Expert" du Facteur F (catégoriel à 2 niveaux), cela signifie vous ne pouvez pas estimer le terme d'interaction de ces deux facteurs car une contrainte vous empêche de tester toutes les combinaisons possibles de niveaux pour ces deux facteurs.

 

Vous pouvez soit :

• Supprimez le terme d'interaction à 2 facteurs "Facteur D*Facteur F" et utilisez ce script pour générer la table DoE (ou utilisez la table de données jointe "Custom Design_Remove2FI") :

DOE(
 Custom Design,
 {Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
 Add Factor( Categorical, {"Jolt", "Triad"}, "Factor A", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Blunt", "Suction Cup"}, "Factor B", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Standing", "Seated"}, "Factor D", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Novice", "Expert"}, "Factor F", 0 ),
 Add Factor( Continuous, 10, 25, "Factor C", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Stationary", "Evading", "Running"}, "Factor E", 0 ),
 Set Random Seed( 80459262 ), Number of Starts( 2161 ), Add Term( {1, 0} ),
 Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
 Add Term( {5, 1} ), Add Term( {6, 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( {1, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {5, 1} ), Add Term( {2, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {5, 1}, {6, 1} ), Set Sample Size( 36 ),
 Disallowed Combinations( Factor D == "Seated" & Factor F == "Expert" ),
 Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);

 

• Ou définissez l'estimabilité de l'interaction des 2 facteurs "Factor D*Factor F" sur "If Possible" et utilisez ce script pour générer la table DoE (ou utilisez la table de données jointe "Custom Design_IfPossible") :

DOE(
 Custom Design,
 {Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
 Add Factor( Categorical, {"Jolt", "Triad"}, "Factor A", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Blunt", "Suction Cup"}, "Factor B", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Standing", "Seated"}, "Factor D", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Novice", "Expert"}, "Factor F", 0 ),
 Add Factor( Continuous, 10, 25, "Factor C", 0 ),
 Add Factor( Categorical, {"Stationary", "Evading", "Running"}, "Factor E", 0 ),
 Set Random Seed( 349202301 ), Number of Starts( 2106 ), Add Term( {1, 0} ),
 Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
 Add Term( {5, 1} ), Add Term( {6, 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( {1, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
 Add Term( {2, 1}, {5, 1} ), Add Term( {2, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Term( {3, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {4, 1}, {5, 1} ), Add Term( {4, 1}, {6, 1} ),
 Add Term( {5, 1}, {6, 1} ), Add Potential Term( {3, 1}, {4, 1} ),
 Set Sample Size( 36 ), Disallowed Combinations(
  Factor D == "Seated" & Factor F == "Expert"
 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);

 

En espérant que cette réponse vous aidera,

Objet : Aide sur les combinaisons non autorisées pour les facteurs de catégorie (JMP 15)

Disons cependant que J'AI BESOIN d'estimer les effets du facteur D et du facteur F pour les combinaisons autorisées. Ex. Facteur D Debout - Facteur F Novice et Facteur D Assis - Facteur F Novice. Si un ensemble est si possible, alors je crée potentiellement une conception qui ne me permettra pas d'inclure cette interaction dans l'analyse.

 

Objet : Aide sur les combinaisons non autorisées pour les facteurs de catégorie (JMP 15)

Si vous avez besoin d'estimer cet effet d'interaction, vous devez tester toutes les combinaisons possibles de niveaux pour ces deux facteurs : Debout+Novice, Debout+Expert, Assis+Novice, Assis+Expert.

S'il manque une expérience (dans votre cas Assis+Expert), vous ne pouvez pas estimer le terme d'interaction dans votre modèle.
J'ai rejoint une table de données jouet pour le démontrer, si la ligne 4 est masquée et exclue, alors sur le script graphique, vous ne verrez pas la ligne entre les deux niveaux pour le facteur D lorsque le facteur F est défini sur le niveau "Expert", alors comment pouvez-vous savoir qu'il y a une interaction?

Et dans le script du modèle, l'effet d'interaction n'est pas estimable (il y a une singularité dans votre modèle avec l'ordonnée à l'origine), donc encore une fois, vous n'aurez pas accès à ce terme d'effet d'interaction.

 

J'espère que cette démo sera assez claire,