Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Bitte präzisieren Sie Ihren Anspruch, " ich habe viele nullstellen für die antwort der verunreinigung und daher passt ein lineares modell nicht mehr." Auf welche Probleme sind Sie beim Modellieren der Daten nach der Erweiterung des ursprünglichen Designs gestoßen?
Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Beim Modellieren der Daten nach der Augmentation erhalte ich einen erheblichen Mangel an Anpassung.
Die Verwendung der empfohlenen Transformation basierend auf der Verteilung gibt mir immer noch einen erheblichen Mangel an Anpassung:
Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Einige Fragen: Was versuchst du zu erreichen?Was genau meinst du mit "Ich habe dann das Design erweitert"?
Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Wir versuchen, den Prozess in einem Bereich zu validieren, in dem es innerhalb des Designraums wenig Variabilität gibt. Dabei möchten wir den Grad der Verunreinigung gering halten. Nehmen wir an, wir hatten anfangs einen Bereich von 10–30 °C für die Temperatur, die Verunreinigungsreaktion lag zwischen 0–15 %. Wir haben dann das Design auf 20-40 °C erweitert, also haben wir Experimente hinzugefügt, wo der Bereich erweitert wurde. Das Problem ist nun, dass ich auch den Ansprechbereich für diesen neuen Designraum (20-40 °C) sowie möglicherweise einen engeren Bereich (25-35 °C) vorhersagen möchte. Ohne ein Modell kann ich jedoch keine Reichweiten vorhersagen.
Die Augmentation wurde für 3 von 6 Parametern durchgeführt, so dass, da der Raum bereits 10–30 °C betrug, die meisten zusätzlichen Experimente im höheren Bereich lagen, z. B. im Beispiel 40 °C. Daher kann ich anhand der Verteilung nicht einmal wirklich sagen, was es für 20-40 ° C wäre.
Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Nur eine Klarstellung zur Verwendung Ihres Wortes Augmentation .... normalerweise bedeutet dies Füllung den Gestaltungsraum gründlicher.
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/?os=mac&source=application#page/jmp/augment-designs.shtml
Sie verschieben tatsächlich den Designbereich. An sequentiellem Experimentieren ist nichts auszusetzen, es wird sogar bevorzugt, aber ich würde diese Erweiterung nicht in Betracht ziehen (möglicherweise meine eigene Voreingenommenheit, Stern Punkte können den Raum erweitern). Da der Raum, den Sie verstehen möchten, außerhalb Ihres Inferenzraums liegt, müssen Sie Daten erhalten, um die dortigen Modellarbeiten zu unterstützen.
Eine Frage zu den Nullen. Ist Ihr Messsystem nur nicht in der Lage, die Verunreinigungen zu erkennen?
Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Die Augmentation (lat. augmentare = vergrößern) beinhaltete das Hinzufügen von Experimenten, um den zusätzlichen Raum zu erkunden. Das wurde also bei der Augmentation erreicht. In JMP wird die Bereichsänderung ganz einfach in der Augment-Design-Option durchgeführt.
Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)OK, entschuldige bitte, dass du deinen letzten Absatz falsch gelesen hast:
Die Augmentation wurde für 3 von 6 Parametern durchgeführt, so dass, da der Raum bereits 10–30 °C betrug, die meisten zusätzlichen Experimente im höheren Bereich lagen, z. B. im Beispiel 40 °C. Daher kann ich anhand der Verteilung nicht einmal wirklich sagen, was es für 20-40 ° C wäre.
Eigentlich verstehe ich diesen Absatz nicht. Kannst du genauer beschreiben, was du genau gemacht hast?
Auch hier kann „erhöhen“, wie Sie die lateinische Bedeutung angeben, bedeuten, das Verständnis dessen zu verbessern, was innerhalb des Designraums vor sich geht.
Betreff: Antwortmodellierung mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Mein ursprüngliches Design hatte 6 Parameter. Ich habe den Designraum mit 16 Experimenten erkundet. Ich habe dann den Bereich für 3 der 6 Parameter auf einen etwas höheren Bereich für 2 und einen niedrigeren Bereich für 1 der Parameter erweitert. Mit 'Augment Design' in JMP habe ich dann die vorgeschlagenen zusätzlichen 8 Experimente durchgeführt.
Ich bin dann über die Modellfunktion von JMP vorgegangen. Jedes Modell, das ich nach der Augmentation erstellt habe, hatte jedoch einen erheblichen Mangel an Anpassung und konnte daher nicht mehr für Vorhersagen verwendet werden. Ich dachte dann, wenn ich kein Modell bekomme, könnte ich vielleicht zumindest Vorhersagen aus der Analyse-> Verteilung treffen, aber da die Augmentation hauptsächlich Werte im oberen Bereich des Designraums (z. B. 40 ° C) hinzufügt, würde ich es nicht tun haben Werte in den Verteilungsplots von 20 °C (da es nicht notwendig war, diese hinzuzufügen, da der Bereich von 10-30 °C bereits vollständig erforscht wurde).
Meine Hauptfrage ist immer noch, was mache ich, wenn ich kein Modell anpassen kann, weil es viele Nullwerte für die Verunreinigung gibt.
Modellieren der Antwort mit vielen Nullen in JMP (nicht Pro)Hallo Community,
Ich habe einen ersten Entwurf erstellt, der darauf hinwies, dass eine meiner Verunreinigungen durch Ändern des Bereichs minimiert werden könnte (ich konnte ein Modell für die Verunreinigungsreaktion für den ersten Entwurf erstellen). Ich habe das Design dann auf einen neuen Bereich erweitert, aber jetzt habe ich viele Nullen für die Reaktion der Verunreinigung und daher passt ein lineares Modell nicht mehr. Ich bin in den Vertrieb gegangen, um zu sehen, ob ich eine Transformation verwenden könnte, aber die vorgeschlagene Transformation hat mir auch kein Modell geliefert, das die Kriterien erfüllt. Ich bräuchte ein Modell, um die erwarteten Bereiche für die Verunreinigungsreaktion innerhalb des neuen Designraums vorherzusagen.
Ich habe nur JMP (nicht JMPpro)
Vielen Dank,
Hanna
Datenexploration und -visualisierung
