Come posso impostare livelli numerici discreti per i fattori di miscelazione?Come parte di un progetto più ampio, ho tre fattori che sono fattori di miscelazione, A, B e C.
A+B+C dovrebbe sommarsi a 1.
A dovrebbe essere compreso tra 0,5 e 1.
B dovrebbe essere compreso tra 0 e 0,5.
C deve essere compreso tra 0 e 0,5.
Ma come parte della configurazione fisica dell'esperimento, B e C devono essere premiscelati prima di essere aggiunti. È difficile farlo, quindi voglio usare solo una combinazione di miscele, un rapporto 1:1 tra B e C. Quindi voglio solo disegni in cui:
B=C, o B=0 o C=0.
- Ho provato a specificare i tre fattori come una combinazione e a utilizzare uno script di combinazioni non consentite, ma JMP mi dice che non posso utilizzare lo script quando ho fattori di combinazione.
- Ho visto consigli anche in questo thread: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Defining-Factor-Constraints-in-Custom-Design-DOE/td-p/277563 sulla definizione di A e B+C come una miscela di 2 cose, e quindi sull'aggiunta di un altro fattore numerico discreto (Rapporto di B:C). Ma sono preoccupato che mi mancherà qualcosa non includendo B e C separatamente.
- L'ultima opzione che posso vedere è inserire i tre fattori come fattori continui, ma utilizzare vincoli lineari per specificare che A+B+C=1, A>0.5 e quindi includere le mie combinazioni non consentite, ma sono preoccupato che se Dovrei usare miscele in questo caso?
Mi scuso, sono ancora un principiante con JMP e DOE in generale, quindi questa domanda è più un "non so cosa non so!", ma spero di poter ricevere qualche buon consiglio qui! Devo usare l'opzione 2, l'opzione 3 o c'è un altro modo per farlo?
Grazie molto
Sto usando JMP Pro 17.
Progettazione di esperimentifinestreRi: Come posso impostare livelli numerici discreti per i fattori di miscelazione?CIAO @noahsprent ,
Se capisco bene i tuoi vincoli, potrebbe esserci un tipo di design che può aiutarti: Extreme Vertices Mixture Design (vedi: Panoramica di Mixture Designs (jmp.com) , disponibile in DoE, Classico, Mixture Designs). Puoi trovare un esempio di tale design qui: Esempio di progettazione di vertici estremi (jmp.com)
Questo design misto focalizza la ripartizione dei punti sui vertici del simplesso e sui punti medi dei bordi.
Con i tuoi fattori A, B e C e il loro relativo intervallo di fattori, potresti trovare (per un disegno con grado 2) tale disegno:
Questo tipo di design sembra rispettare i tuoi vincoli per i fattori A, B e C:
- A dovrebbe essere compreso tra 0,5 e 1.
- B dovrebbe essere compreso tra 0 e 0,5.
- C deve essere compreso tra 0 e 0,5.
- B=C, o B=0 o C=0
Questo Mixture Design è abbastanza conveniente, ma è possibile aggiungere repliche per avere una stima migliore dei termini inclusi nel modello (effetto principale + interazioni a 2 fattori) e ridurre la varianza della previsione.
Per generare il design della miscela Extreme Vertices a 6 esecuzioni, ecco lo script JSL (e il datatable è incluso nel mio post):
DOE(
Mixture Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Change Factor Settings( 1, 0.5, 1, "A" ),
Change Factor Settings( 2, 0, 0.5, "B" ),
Change Factor Settings( 3, 0, 0.5, "C" ), Set Random Seed( 1019219 ),
Mixture Design Type( Extreme Vertices, 2 ), Simulate Responses( 0 ),
Set Run Order( Randomize ), Make Table}
)
Spero di capire bene i tuoi vincoli e che questa prima idea possa aiutarti,
Ri: Come posso impostare livelli numerici discreti per i fattori di miscelazione?@Victor_G grazie mille per la tua risposta, sembra perfetta per la domanda che ho posto.
Devo scusarmi per non aver fornito un contesto completo perché volevo presentare quello che pensavo fosse un MWE nella mia domanda iniziale. Oltre a questi tre fattori, ho anche altri fattori che voglio indagare, quindi penso di dover lavorare sul "design personalizzato".
Ri: Come posso impostare livelli numerici discreti per i fattori di miscelazione?CIAO @noahsprent ,
Se hai altri fattori da aggiungere (che non siano fattori di miscela), dovrai passare a Custom Design.
Il numero di livelli per i fattori di miscela nel progetto dipenderà fortemente dal modello presunto: effetti principali, interazioni, effetti di potenza superiore, interazioni cubiche di Scheffe, ecc... con un'influenza del criterio di ottimalità (per il numero di corse a livelli intermedi livelli rispetto ai livelli min/max).
Ma scegliere un design D-Optimal (nel triangolo rosso di "Custom Design", "Optimality Criterion", "Make D-Optimal Custom Design") e specificare solo gli effetti principali e le interazioni a 2 fattori nel modello dovrebbe darti un risultato simile tipo di disegno.
Esempio qui aggiungendo un fattore continuo ProcessVariable1 (intervallo tra 50 e 100, datatable allegato):
E lo script JSL per la creazione di DoE:
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Mixture, 0.5, 1, "A", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 0.5, "B", 0 ), Add Factor( Mixture, 0, 0.5, "C", 0 ),
Add Factor( Continuous, 50, 100, "ProcessVariable1", 0 ),
Set Random Seed( 1119139817 ), Number of Starts( 25456 ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {3, 1}, {4, 1} ), Set Sample Size( 12 ),
Optimality Criterion( "Make D-Optimal Design" ), Simulate Responses( 0 ),
Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
Dovresti essere in grado di avere questo tipo di progettazione simile aggiungendo qualsiasi altro tipo di fattori purché tu stia creando una progettazione D-ottimale con solo interazioni a 2 fattori nel modello.
Spero che questa risposta complementare ti possa aiutare,
Ri: Come posso impostare livelli numerici discreti per i fattori di miscelazione?Grazie @Victor_G ! Questo mi ha fatto capire che il problema che stavo riscontrando derivava dall'inclusione di effetti di potenza 2 per fattori di miscela o dall'inclusione di interazioni con altri fattori per i quali stavo cercando effetti di potenza 2. Immagino abbia senso che sia così. La rimozione di entrambe queste cose porta il design ad avere le caratteristiche che voglio.
