Saluti.
Sono uno studente di dottorato con un background non ingegneristico e utilizzo JMP 17 Pro da un mese. Questa è la prima volta che utilizzo il software JMP e ho studiato da solo tramite il sito Web di JMP, YouTube e Chemistry World per poter arrivare a RSM, ma sto lottando per risolvere il problema della mancanza di adattamento. Ho iniziato il mio processo di ottimizzazione con il disegno fattoriale frazionario (2^6-2) per selezionare i fattori importanti utilizzando lo screening a 2 livelli. Da lì, ho realizzato un progetto composito centrato sulla faccia per tre fattori significativi utilizzando una traiettoria leggermente più ampia con sei punti centrali aggiuntivi, in triplicato con ordine di esecuzione casuale utilizzando RSM nel design classico. Il risultato è stato di 60 esperimenti inclusi 18 punti centrali per più composti che misurano i segnali. Avevo solo due composti con mancanza di adattamento insignificante, il resto P <0,001. La mia domanda è:
1. Come posso verificare se l'elevato numero di punti centrali causa la distorsione nella modellazione per altri composti?
2. Va bene rimuovere i punti centrali e mantenere tutte le altre risposte per la modellazione?
3. Come verificare se il modello nel JMP si adatta al polinomio quadratico o di qualsiasi altro ordine superiore per regolarlo prima di modificare lo strumento.
4. Ho letto @Phil_Kay suggerito l'uso di Best Subset e SVEM Lasso in Gen Reg per un problema simile in un altro post. Dove posso trovare maggiori dettagli sull'analisi dei dati utilizzando questi due approcci per adattare l'RSM per ottenere la mancanza di adattamento desiderata nel DOE?
5. In caso contrario, come aumentare l'esperimento per ottenere la mancanza di adattamento desiderata?
Per favore aiutami.
Grazie
