R : Les différents critères d'optimalité couvrent différemment l'espace de conception. Vous pouvez voir une comparaison entre la couverture optimale de l'espace de conception D et I dans le
R : Dans une conception avec des termes de modèle spécifiés, vous pouvez estimer les effets de mélange non linéaires avec les interactions et
Termes cubes de Scheffé.
Q : Comment prenons-nous en compte les sous-composants d’un ingrédient (matière première) dans la conception d’un mélange ? par exemple un ingrédient qui est composé de 2 sous-composants ?
R : Il peut y avoir plusieurs façons d’inclure cela dans un modèle. Si vous aviez un composant de mélange A, celui-ci était composé des composants a1 et a2 ; vous pouvez inclure un facteur continu décrivant le rapport a1/a2.
Q : Dans l'exemple, avez-vous également besoin de l'effet principal du temps de levée ?
R : Lorsque vous incluez une interaction facteur de processus/facteur de mélange, l'effet principal du facteur de processus est supprimé du modèle.
Q : Pourriez-vous s'il vous plaît commenter les modèles d'analyse utilisés pour le remplissage de l'espace et les cubes de Scheffé ? J'avais l'impression que les modèles linéaires standards ne fonctionneraient pas et que nous devions utiliser des modèles gaussiens ou autres.
R : Lorsque vous spécifiez des termes de modèle (y compris des interactions bidirectionnelles ou une cubique de Scheffe) dans votre conception, vous pouvez utiliser les méthodes de modélisation linéaires standard des moindres carrés. Si vous générez une conception remplissant l'espace, vous devrez peut-être utiliser d'autres modèles, tels que Gaussian ou Neural Net, ou une modélisation spécialisée en régression généralisée.
Q : Existe-t-il un moyen simple de voir dans quelle mesure l'augmentation de mon budget d'exécution améliorerait la rigueur statistique ou la puissance du modèle ?
R : La puissance des conceptions de mélanges est difficile à estimer en raison des facteurs corrélés. La couverture de l’espace de conception est un moyen de visualiser cela. Que les points de votre conception soient répartis ou non tout au long de la conception dans les régions où vous souhaitez accéder aux informations.
Q : JMP effectue-t-il du pseudo-codage en coulisse, ou devez-vous le spécifier quelque part ?
R : JMP le fait.Dans Column Info, vous pouvez spécifier le type de pseudo-codage.Si vous analysez une expérience qui n'a pas été réalisée dans JMP, vous devrez vous assurer que les propriétés des colonnes sont définies.
Q : Comment avez-vous demandé au logiciel de sélectionner les facteurs permettant d’obtenir le pain le plus haut ?
R : Sous le triangle rouge du Prediction Profiler, je définis les désirabilités, puis à partir du triangle rouge, je maximise la désirabilité.
Q : Pourquoi conservez-vous les interactions dans le résumé des effets avec une valeur p de 0,7 ?
R : Nous travaillons simplement avec le modèle tel que fourni, sans le réduire. Vous pouvez certainement déplacer des termes vers l'intérieur et vers l'extérieur pour voir comment cela affecte votre analyse.
Cependant, étant donné que les termes du modèle sont fortement corrélés, vous pouvez choisir de conserver les termes du modèle qui ne semblent pas significatifs et de les valider par des expériences de confirmation.
Q : Comment visualisez-vous des espaces de conception mixte comportant plus de trois composants ?
R : Ceux-ci sont généralement visualisés avec des tracés ternaires avec deux des trois sommets représentant des composants individuels et le troisième sommet représentant la somme de tous les autres composants.Voici un exemple de l'expérience de formulation de lubrifiant présentée dans Strategies for Formulations Development, A Step-by-Step Guide Using JMP (Snee et Hoerl, 2016).Regardez le premier graphique ternaire en haut, Autres = % Acide B + % Acide C.
Ternary Plot Example Snee and HoerlExemple de tracé ternaire Snee et Hoerl
Voici une courte vidéo qui explique comment visualiser des espaces de conception pour des mélanges comportant plus de trois composants.
