Salut l'équipe et la communauté JMP !
Voici un souhait pour DoE basé sur des covariables de différentes tables (j'utilise JMP Pro 17).
- Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
Plan d'expériences basé sur les facteurs de covariables de deux tableaux - Communauté d'utilisateurs JMP
J'ai été confronté à une situation difficile pour mettre en place un DoE avec 5 covariables :
- 2 covariables, à partir d'un tableau A, sont des propriétés physico-chimiques prédites des formulations (grâce au modèle d'une première DoE),
- 3 covariables, indépendantes des premières, issues d'un tableau B, sont des caractéristiques de différents emballages.
Je voulais créer un modèle (criblage des principaux effets et interactions, certains définis comme "si possible" et d'autres "nécessaires" avec 30 exécutions) avec ces 5 covariables pour évaluer les relations et les interactions entre les covariables de formulation et les caractéristiques d'emballage sur la réponse, mais quand J'utilise "Custom Design" et souhaite ajouter des covariables, j'ai uniquement la possibilité d'ajouter des covariables à partir de la table sur laquelle je crée un DoE personnalisé (table A OU table 
.@SDF1 suggéré de sélectionner le tableau de données de premier niveau avant d'ajouter le terme covariable, ce qui fonctionne effectivement, mais ne me satisfait pas concernant mes paramètres :
- Les covariables Axe et Bx doivent être indépendants les uns des autres , ce qui n'est plus le cas avec cette technique (puisque JMP semble faire une jointure externe basée sur la plus grande table (ou jointure interne) avec rowID comme option de jointure),
- Lors de la conception, du fait de la jointure effectuée sur les deux tables, toutes les combinaisons ne sont pas explorées (les covariables de A ne remplissent pas toutes les conditions avec les covariables de , et j'ai une conception peu efficace :
Script de la conception :
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Covariate, Covariate A1, 0 ),
Add Factor( Covariate, Covariate A2, 0 ),
Add Factor( Covariate, Covariate B1, 0 ),
Add Factor( Covariate, Covariate B2, 0 ),
Add Factor( Covariate, Covariate B3, 0 ), Set Random Seed( 695832949 ),
Number of Starts( 3479 ), 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( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {4, 1} ), Add Term( {1, 1}, {5, 1} ),
Add Potential Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Potential Term( {2, 1}, {4, 1} ),
Add Potential Term( {2, 1}, {5, 1} ), Add Potential Term( {3, 1}, {4, 1} ),
Add Potential Term( {3, 1}, {5, 1} ), Add Potential Term( {4, 1}, {5, 1} ),
Set Sample Size( 30 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);
Analyse de puissance :
Depuis, j'ai trouvé une solution "externe" en créant un nouveau tableau avec toutes les covariables des deux tableaux, et ainsi créer toutes les combinaisons possibles A/B des 2 facteurs du tableau A avec 3 facteurs du tableau B grâce à un faible -outil de code et quelques boucles. Lors de la création du design personnalisé sur cette table, je trouve un design plus satisfaisant :
J'ai rejoint les différentes tables pour tester (pas les mêmes que pour mon sujet pour des raisons de confidentialité, mais j'ai fait de mon mieux pour avoir une maquette pour illustrer la situation).
- Quelle est l’amélioration que vous souhaiteriez voir ?
Ce serait formidable s'il existait une solution permettant à JMP de :
- Nous demander de choisir le tableau sur lequel se situent les covariables (en cas de tableaux séparés contenant des covariables),
- Être capable de stocker les données en mémoire et nous donner la possibilité de faire toutes les combinaisons en arrière-plan lors de la construction du design basé sur deux tableaux de covariables. Peut-être une option pour vérifier les « covariables indépendantes » ?
- Pourquoi cette idée est-elle importante ?
La conception personnalisée est un excellent outil pour gérer les covariables et créer des conceptions optimales adaptées à des situations spécifiques. Cette mise à niveau rendrait l'outil encore plus puissant et adaptatif, car il serait capable de créer des conceptions avec des covariables de différentes tables et de suggérer des conceptions adéquates.
J'espère que mon souhait est clair, sinon n'hésitez pas à commenter ou à revenir vers moi,
Merci beaucoup d'avance !
J'ai posé cette question au support technique de JMP et SAS il y a environ dix ans. Sans détails sur une application particulière, j'ai simplement demandé 2 covariables indépendantes, " covariables de deux tableaux".
Pour mon application particulière fréquemment récurrente, j'ai utilisé des solutions de contournement manuelles intensives avec des interactions entre la ou les colonnes « Échantillon de matrice de covariable » et les colonnes « Matrice de covariable d'emplacement » comme « nécessaire » et « si possible ». J'ai copié et collé ci-dessous un extrait d'une présentation sur ma solution de contournement.
Ma « matrice d'échantillon » est généralement très déséquilibrée, c'est donc ma première covariable. Ma matrice de localisation est soit une factorielle complète, soit une factorielle fractionnaire parfois restreinte avec des combinaisons particulières de lignes et de colonnes inutilisées. J'ajoute des facteurs 1 à la fois à la covariable (plaque, puis ligne, puis colonnes) et j'effectue manuellement des changements en cours de route si nécessaire lorsque les emplacements sont utilisés deux fois et que d'autres sont vides.
Salut @mia_stephens ,
Merci pour la mise à jour et les commentaires !
Je comprends que résoudre ce problème peut être complexe, car (virtuellement ou physiquement) la création de toutes les combinaisons possibles de valeurs à partir de deux (ou plus) tables de données peut entraîner des efforts et du temps de calcul exponentiels (dans mon exemple, j'ai dû échantillonner la plus grande table pour évitez d'avoir trop d'exécutions possibles à choisir dans JMP lors de la création de la conception).
Comme expliqué, j'ai pu trouver une solution de contournement pour créer la table de données nécessaire au DoE sans code, mais une implémentation native de cette fonctionnalité dans JMP aiderait grandement et augmenterait la fiabilité (pour éviter d'entrer et de sortir de JMP pour faire des pré-installations). étapes de traitement).
J'ai hâte de le voir dans un prochain futur 
Salut @Victor_G ,
Selon l'équipe de développement, ce ne serait pas une solution anodine avec notre implémentation actuelle. C'est une chose à laquelle l'équipe a réfléchi, mais avec les priorités actuelles, ce n'est pas quelque chose sur lequel nous pourrons travailler dans un avenir immédiat. Déplacement vers Non prévu pour l'instant, mais il sera réexaminé dans une prochaine version.
Merci,
Mia
Bonjour l'équipe JMP,
Je soutiens pleinement cet ajout à la boîte à outils JMP Custom DOE. Je pense que cette capacité supplémentaire élargirait réellement les options disponibles pour adapter le DOE aux besoins spécifiques du client. Je vois plusieurs situations dans lesquelles mon organisation pourrait bénéficier de cette flexibilité supplémentaire de la plateforme DOE. Comptez sur moi pour vouloir que cela soit ajouté à JMP !
Merci!,
DS
