A: Die verschiedenen Optimalitätskriterien decken den Designraum unterschiedlich ab. Einen Vergleich zwischen der optimalen Designraumabdeckung von D und I finden Sie im
A: In einem Design mit bestimmten Modelltermen können Sie nichtlineare Mischeffekte mit Interaktionen und abschätzen
Kubische Scheffé-Terme.
F: Wie berücksichtigen wir Unterkomponenten einer Zutat (Rohstoff) in einem Mischungsdesign? zum Beispiel eine Zutat, die aus 2 Teilkomponenten besteht?
A: Es gibt möglicherweise mehrere Möglichkeiten, dies in ein Modell einzubeziehen. Wenn Sie Mischungskomponente A hatten, bestand diese aus den Komponenten a1 und a2; Sie könnten einen kontinuierlichen Faktor einschließen, der das Verhältnis von a1/a2 beschreibt.
F: Benötigen Sie im Beispiel auch den Haupteffekt der Gärzeit?
A: Wenn Sie eine Wechselwirkung zwischen Prozessfaktor und Mischungsfaktor einbeziehen, wird der Haupteffekt des Prozessfaktors aus dem Modell entfernt.
F: Könnten Sie bitte etwas zu den Analysemodellen sagen, die für Raumfüllungen und Scheffé-Kubikmodelle verwendet werden? Ich hatte den Eindruck, dass lineare Standardmodelle nicht funktionieren und wir Gaußsche oder andere Modelle verwenden müssen.
A: Wenn Sie in Ihrem Entwurf Modellterme (einschließlich 2-Wege-Wechselwirkungen oder Scheffe-Kubik) angeben, können Sie standardmäßige lineare Modellierungsmethoden der kleinsten Quadrate verwenden. Wenn Sie einen raumfüllenden Entwurf erstellen, müssen Sie möglicherweise andere Modelle wie Gaußsche oder neuronale Netze oder eine spezielle Modellierung in der generalisierten Regression verwenden.
F: Gibt es eine einfache Möglichkeit zu sehen, wie eine Erhöhung meines Laufbudgets die statistische Genauigkeit oder Leistung des Modells verbessern würde?
A: Die Stärke von Mischungsdesigns ist aufgrund der korrelierten Faktoren schwer abzuschätzen. Die Abdeckung des Designraums ist eine Möglichkeit, dies zu visualisieren. Unabhängig davon, ob die Punkte in Ihrem Design in den Bereichen, in denen Sie die Informationen haben möchten, über das Design verteilt sind oder nicht.
F: Führt JMP unter der Haube eine Pseudocodierung durch, oder müssen Sie das irgendwo angeben?
A: JMP macht es.In den Spalteninformationen können Sie die Art der Pseudokodierung festlegen.Wenn Sie ein Experiment analysieren, das nicht in JMP durchgeführt wurde, müssen Sie sicherstellen, dass die Spalteneigenschaften festgelegt sind.
F: Wie haben Sie die Software gebeten, die Faktoren auszuwählen, die das höchste Brot ergeben?
A: Unter dem roten Dreieck des Prediction Profiler stelle ich die Wünsche ein und dann im roten Dreieck die Maximierung der Wünsche.
F: Warum behalten Sie Interaktionen in der Effektzusammenfassung mit einem p-Wert von 0,7 bei?
A: Wir arbeiten lediglich mit dem bereitgestellten Modell, ohne es zu reduzieren. Sie könnten sicherlich Begriffe ein- und ausblenden, um zu sehen, wie sich das auf Ihre Analyse auswirkt.
Da die Modellterme jedoch stark korrelieren, können Sie sich dafür entscheiden, die Modellterme, die nicht signifikant erscheinen, beizubehalten und mit Bestätigungsexperimenten zu validieren.
F: Wie visualisieren Sie Mischungsdesignräume mit mehr als drei Komponenten?
A: Diese werden üblicherweise mit ternären Diagrammen visualisiert, wobei zwei der drei Eckpunkte einzelne Komponenten darstellen und der dritte Eckpunkt die Summe aller anderen Komponenten darstellt.Hier ist ein Beispiel für das Experiment zur Schmierstoffformulierung in Strategies for Formulations Development, A Step-by-Step Guide Using JMP (Snee und Hoerl, 2016).Schauen Sie sich das erste ternäre Diagramm oben an: Andere = % Säure B + % Säure C.
Ternary Plot Example Snee and HoerlBeispiel für eine ternäre Handlung Snee und Hoerl
Hier ist ein kurzes Video, das erklärt, wie man Gestaltungsräume für Mischungen mit mehr als drei Komponenten visualisiert.
