Hallo JMP-Team und Community!
Hier ist ein Wunsch nach DoE basierend auf Kovariaten aus verschiedenen Tabellen (ich verwende JMP Pro 17).
- Was hat diese Wunschlistenanfrage inspiriert?
Versuchsplanung basierend auf Kovariatenfaktoren aus zwei Tabellen – JMP User Community
Ich stand vor einer schwierigen Situation, ein DoE mit 5 Kovariaten einzurichten:
- 2 Kovariaten aus Tabelle A sind vorhergesagte physikalisch-chemische Eigenschaften von Formulierungen (dank des Modells eines ersten DoE).
- 3 von den ersten unabhängige Kovariaten aus Tabelle B sind Merkmale verschiedener Verpackungen.
Ich wollte mit diesen 5 Kovariaten ein Modell (Screening der Haupteffekte und Wechselwirkungen, einige als „wenn möglich“ und andere als „notwendig“ festgelegt mit 30 Durchläufen) erstellen, um Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen Formulierungskovariaten und Verpackungsmerkmalen auf die Antwort zu bewerten, aber wann Ich verwende „Benutzerdefiniertes Design“ und möchte Kovariaten hinzufügen. Ich habe nur die Möglichkeit, Kovariaten aus der Tabelle hinzuzufügen, für die ich ein benutzerdefiniertes DoE erstelle (Tabelle A ODER Tabelle 
.@SDF1 empfohlen um die Datentabelle der obersten Ebene auszuwählen, bevor der Kovariatenterm hinzugefügt wird, was zwar funktioniert, aber für mich hinsichtlich meiner Einstellungen nicht zufriedenstellend ist:
- Die Kovariaten Ax und Bx sollten sein unabhängig voneinander , was bei dieser Technik nicht mehr der Fall ist (da JMP anscheinend einen Outer-Join basierend auf der größten Tabelle (oder Inner-Join) mit rowID als Join-Option durchführt),
- Beim Entwurf werden aufgrund der Verknüpfung der beiden Tabellen nicht alle Kombinationen untersucht (Kovariaten aus A erfüllen nicht alle Bedingungen mit Kovariaten aus , und ich habe einen schlecht effizienten Entwurf:
Drehbuch des Entwurfs:
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}
);
Leistungsanalyse:
Seitdem habe ich eine „externe“ Lösung gefunden, indem ich eine neue Tabelle mit allen Kovariaten aus den beiden Tabellen erstellt habe und so dank eines Tiefs alle möglichen Kombinationen A/B der 2 Faktoren aus Tabelle A mit 3 Faktoren aus Tabelle B erstellt habe -Code-Tool und einige Schleifen. Beim Erstellen des benutzerdefinierten Designs für diesen Tisch finde ich ein zufriedenstellenderes Design:
Ich habe die verschiedenen Tabellen zum Testen zusammengefügt (aus Gründen der Vertraulichkeit nicht dasselbe wie für mein Thema, habe aber mein Bestes gegeben, um ein Modell zur Veranschaulichung der Situation zu erstellen).
- Welche Verbesserung würden Sie sich wünschen?
Es wäre großartig, wenn es eine Lösung gäbe, bei der JMP Folgendes tun würde:
- Bitten Sie uns, die Tabelle auszuwählen, in der sich die Kovariaten befinden (im Falle separater Tabellen, die Kovariaten enthalten).
- Sie können die Daten im Speicher speichern und uns die Möglichkeit geben, alle Kombinationen im Hintergrund durchzuführen, wenn wir den Entwurf auf der Grundlage von zwei Kovariatentabellen erstellen. Vielleicht eine Option, um „unabhängige Kovariaten“ zu überprüfen?
- Warum ist diese Idee wichtig?
Das benutzerdefinierte Design ist ein hervorragendes Werkzeug, um mit Kovariaten umzugehen und optimale Designs zu erstellen, die auf bestimmte Situationen zugeschnitten sind. Dieses Upgrade würde das Tool noch leistungsfähiger und anpassungsfähiger machen, da es in der Lage wäre, Designs mit Kovariaten aus verschiedenen Tabellen zu erstellen und geeignete Designs vorzuschlagen.
Ich hoffe, mein Wunsch ist klar, wenn nicht, zögern Sie nicht, einen Kommentar abzugeben oder sich bei mir zu melden.
Vielen Dank im Voraus !
Ich habe dies vor etwa einem Jahrzehnt beim technischen Support von JMP und SAS gefragt. Ohne Einzelheiten zu einer bestimmten Anwendung habe ich lediglich nach zwei unabhängigen Kovariaten gefragt. Kovariaten aus zwei Tabellen“.
Für meine spezielle, häufig wiederkehrende Anwendung habe ich manuell intensive Umgehungen mit Spalte(n) „Sample-Kovariatenmatrix“ durch Interaktionen der Spalte(n) „Standort-Kovariatenmatrix“ als „notwendig“ und „wenn möglich“ verwendet. Ich habe unten einen Ausschnitt aus einer Präsentation über meine Problemumgehung kopiert und eingefügt.
Meine „Stichprobenmatrix“ ist normalerweise stark unausgeglichen, daher ist sie meine erste Kovariate. Meine Standortmatrix ist entweder eine vollfaktorielle oder manchmal eine eingeschränkte gebrochenfaktorielle Matrix mit bestimmten Zeilen*Spaltenkombinationen, die nicht verwendet werden. Ich füge jeweils einen Faktor zur Kovariate hinzu (Platte, dann Zeile, dann Spalten) und führe bei Bedarf manuell Schalter aus, wenn Standorte zweimal verwendet werden und andere leer sind.
Hallo @mia_stephens ,
Vielen Dank für das Update und Feedback!
Mir ist bewusst, dass die Behebung dieses Problems komplex sein kann, da (virtuell oder physisch) die Erstellung aller möglichen Wertekombinationen aus zwei (oder mehr) Datentabellen zu einem exponentiellen Rechenaufwand und Zeitaufwand führen kann (in meinem Beispiel musste ich die größte Tabelle abtasten). Vermeiden Sie, dass bei der Designerstellung in JMP zu viele mögliche Läufe zur Auswahl stehen).
Wie bereits erläutert, konnte ich eine Problemumgehung finden, um die für das DoE benötigte Datentabelle ohne Code zu erstellen, aber eine native Implementierung dieser Funktion in JMP würde sehr helfen und die Zuverlässigkeit erhöhen (um zu vermeiden, dass ich JMP immer wieder verlassen muss, um einige Vorarbeiten durchzuführen). Verarbeitungsschritte).
Ich freue mich darauf, es in der nächsten Zukunft zu sehen 
Hallo @Victor_G ,
Nach Angaben des Entwicklungsteams wäre dies mit unserer aktuellen Implementierung keine triviale Lösung. Das Team hat darüber nachgedacht, aber angesichts der aktuellen Prioritäten können wir in naher Zukunft nicht daran arbeiten. Dies wird auf „Vorerst nicht geplant“ verschoben, es wird jedoch in einer zukünftigen Version noch einmal berücksichtigt.
Danke schön,
Mia
Hallo @Victor_G , vielen Dank, dass Sie sich die Zeit genommen haben, diese Idee einzureichen! Wir werden Ihre Anfrage prüfen und Sie über den Status auf dem Laufenden halten.
Hallo JMP-Team,
Ich unterstütze diese Ergänzung der JMP Custom DOE-Toolbox voll und ganz. Ich denke, dass diese zusätzliche Funktion die verfügbaren Optionen zur Anpassung des DOE an die spezifischen Bedürfnisse des Kunden wirklich erweitern würde. Ich kann mir mehrere Situationen vorstellen, in denen meine Organisation von dieser zusätzlichen Flexibilität der DOE-Plattform profitieren könnte. Ich bin davon überzeugt, dass ich möchte, dass dies zu JMP hinzugefügt wird!
Danke!,
DS
