더 큰 설계의 일부로 A, B 및 C의 혼합 요인인 세 가지 요인이 있습니다.
A+B+C의 합은 1이 되어야 합니다.
A는 0.5에서 1 사이여야 합니다.
B는 0에서 0.5 사이여야 합니다.
C는 0에서 0.5 사이여야 합니다.
그러나 실험의 물리적 설정의 일부로 B와 C를 추가하기 전에 사전 혼합해야 합니다. 이렇게 하기가 어려우니 B와 C의 비율이 1:1인 하나의 혼합 조합만 사용하고 싶습니다. 그래서 저는 다음과 같은 디자인만 원합니다.
B=C, 또는 B=0 또는 C=0.
- 세 가지 요소를 혼합으로 지정하고 허용되지 않는 조합 스크립트를 사용해 보았지만 JMP에서 혼합 요소가 있을 때 스크립트를 사용할 수 없다고 합니다.
- 이 스레드에서 조언도 보았습니다. https://community.jmp.com/t5/Discussions/Defining-Factor-Constraints-in-Custom-Design-DOE/td-p/277563 A와 B+C를 2가지의 혼합으로 정의한 다음 불연속 숫자(B:C의 비율)인 또 다른 요소를 추가하는 방법에 대해 설명합니다. 하지만 B와 C를 별도로 포함하지 않으면 뭔가 놓칠까 봐 걱정됩니다.
- 내가 볼 수 있는 마지막 옵션은 세 가지 요소를 연속 요소로 넣는 것이지만 선형 제약 조건을 사용하여 A+B+C=1, A>0.5를 지정한 다음 허용되지 않는 조합을 포함하는 것입니다. 이 경우 혼합물을 사용해야 합니까?
죄송합니다. 저는 아직 JMP 및 DOE 전반에 대한 초보자이기 때문에 이 질문은 '무엇을 모르는지 모르겠습니다!'에 가깝지만 여기에서 좋은 조언을 얻을 수 있기를 바랍니다! 옵션 2, 옵션 3을 사용해야 합니까, 아니면 다른 방법이 있습니까?
많은 감사
저는 JMP Pro 17을 사용하고 있습니다.
안녕 @noahsprent ,
귀하의 제약 조건을 잘 이해하고 있다면 도움이 될 수 있는 한 가지 유형의 디자인이 있을 수 있습니다. Extreme Vertices Mixture Design(다음 참조: 혼합물 설계 개요(jmp.com) , DoE, Classical, Mixture Designs에서 사용 가능). 이러한 디자인의 예는 다음에서 찾을 수 있습니다. Extreme Vertices 디자인의 예(jmp.com)
이 혼합 설계는 심플렉스의 꼭지점과 모서리의 중간점에 있는 점을 다시 분할하는 데 중점을 둡니다.
요인 A, B 및 C와 이들의 상대 요인 범위를 사용하여 다음과 같은 설계를 찾을 수 있습니다(차수가 2인 설계의 경우).
이러한 유형의 설계는 요인 A, B 및 C에 대한 제약 조건을 존중하는 것 같습니다.
- A는 0.5에서 1 사이여야 합니다.
- B는 0에서 0.5 사이여야 합니다.
- C는 0에서 0.5 사이여야 합니다.
- B=C, 또는 B=0 또는 C=0
이 혼합 설계는 매우 비용 효율적이지만 모형에 포함된 항(주효과 + 2요인 상호작용)을 더 잘 추정하고 예측 분산을 낮추기 위해 반복실험을 추가할 수 있습니다.
6-runs Extreme Vertices 혼합 디자인을 생성하기 위한 JSL 스크립트는 다음과 같습니다(데이터 테이블은 내 게시물에 포함됨).
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}
)
귀하의 제약 조건을 잘 이해하고 이 첫 번째 아이디어가 귀하에게 도움이 되기를 바랍니다.
@Victor_G 귀하의 답변에 감사드립니다. 제가 질문한 내용에 딱 맞는 것 같습니다.
원래 질문에서 MWE라고 생각했던 것을 제시하고 싶었기 때문에 전체 맥락을 제공하지 않은 점에 대해 사과해야 합니다. 이 3가지 요인 외에도 조사하고 싶은 다른 요인들도 있기 때문에 '맞춤 설계'를 통해 작업을 해야 할 것 같습니다.
안녕 @noahsprent ,
추가할 다른 요인(혼합 요인 아님)이 있는 경우 실제로 맞춤 설계로 전환해야 합니다.
설계의 혼합 요인에 대한 수준 수는 가정된 모형에 따라 크게 달라집니다. 레벨 대 최소/최대 레벨).
그러나 D-최적 설계("맞춤 설계", "최적성 기준", "D-최적 맞춤 설계 만들기"의 빨간색 삼각형)를 선택하고 모델에서 주효과와 2요인 상호작용만 지정하면 유사한 결과를 얻을 수 있습니다. 디자인 유형.
여기에 연속 요소 ProcessVariable1(50에서 100 사이의 범위, 첨부된 데이터 테이블)을 추가하여 예를 들면 다음과 같습니다.
그리고 DoE 생성을 위한 JSL 스크립트:
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}
)
모델에서 2-요인 상호작용만 있는 D-최적 설계를 생성하는 한 다른 유형의 요인을 추가하여 이와 유사한 유형의 설계를 가질 수 있어야 합니다.
이 보완적인 답변이 도움이 되기를 바랍니다.
감사해요 @Victor_G ! 이를 통해 혼합 요인에 대한 검정력 2 효과를 포함하거나 검정력 2 효과를 찾고 있는 다른 요인과의 상호 작용을 포함하는 문제가 발생했음을 깨달았습니다. 나는 이것이 사실이 될 것이라고 생각합니다. 이 두 가지를 모두 제거하면 디자인이 내가 원하는 특성을 갖게 됩니다.
