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Replicare l'analisi DOE da un articolo

Hey ragazzi,

 

molto, molto nuovo nel mondo JMP/DOE/stat e ho alcune domande.

 

Mi piacerebbe replicare l'analisi ANOVA e RSM che ho trovato in un diario.

 

Quello che so:
Progettazione del CCD
20 trattamenti di cui 5 punti centrali
3 fattori e 3 risposte

La tabella dei fattori e le loro risposte sono allegate.

 

Cosa ho imparato dalla tabella:

- CCD ruotabile (valore 1.682)
- in realtà sono 6 punti centrali, non 5 (ho ragione con questo? La combinazione di valori 60/1/3,5 appare 6 volte)

 

Non sono sicuro di come incorporare i valori assiali nell'analisi. Vado semplicemente su Adatta modello e quindi aggiungo fattori tramite Macro/Superficie di risposta?

Grazie!

 

Progettazione di esperimentiRi: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Non IMHO. Ricorda, stai manipolando i fattori e questa è la variabile di risposta. Essenzialmente stai cercando di creare una variazione in quella risposta, si spera assegnabile, quindi non distribuita in modo casuale. Ciò che vuoi che venga distribuito normalmente sono i residui (NID (0, varianza)).

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Un'altra cosa che ho notato qui: potrebbe essere un problema il fatto che i dati per la risposta del fattore di capacità non sembrino essere distribuiti normalmente?

 

 

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Statman, lasciami provare.

 

fattore di capacità: qui vogliamo (quasi una necessità) un valore almeno pari a 1. Non importa se è 2,5 o 3 ma conta molto se è 0,5 e 1,0

 

tempo di ritenzione: l'idea alla base dell'intervallo qui è semplicemente che più veloce è migliore (con le altre risposte ottimali). Un tempo di esecuzione di 4 sarebbe preferibile a un tempo di esecuzione di 11.

 

Risoluzione: qui vogliamo (quasi una necessità) un valore almeno pari a 2. Fondamentalmente è una misura della distanza tra le posizioni delle due molecole. Valori come 15 sono eccessivi.

A mio parere, i valori di risposta variano parecchio e sono al di sopra della soglia dell'incremento minimo di modifica nella risposta. Se gli intervalli fossero 10 volte inferiori (0. 12, 0 .67, 1.04) allora la mia risposta sarebbe no (generalmente).

 

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Certo, prima di qualsiasi analisi dei dati, è necessario determinare se la variazione nelle risposte è sufficiente per valere la pena di fare qualsiasi analisi statistica. Non ho contesto per le risposte nella tabella dati, quindi non so se variassero sufficientemente. La domanda che faccio sempre è: qual è il più piccolo incremento di cambiamento nella risposta che potrebbe interessarti o che ti interesserebbe? Questo lo chiamo significato pratico.

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

statman, grazie per aver provato anche questa analisi. Potrei essere in grado di aiutarti con la domanda 1, tuttavia puoi chiarire un po' cosa vuoi sapere sulle tre risposte? Non so come spiegare "interessante" ma sono consapevole della funzione e dei valori "buoni" per quelli.

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Victor, ho i seguenti pensieri/commenti/domande (Nota: non ho letto attentamente l'articolo):

1. Il primo problema che ho con l'analisi è che non so quale sia il significato pratico delle 3 variabili di risposta? Quanto di un cambiamento nella capacità, nella conservazione o nella risoluzione è di interesse scientifico o ingegneristico? L'intervallo per ciascuno è 1.2, 6.7 e 10.4 (in ordine). È interessante? Hai bisogno dell'aiuto di una PMI.

2. Non vedo l'ordine di esecuzione nella tabella dati?

3. Sembra che i termini rimossi dal modello e la replica dei 6 punti centrali sia ciò che viene utilizzato per la stima dell'MSE per i test statistici (di nuovo, senza ordine di esecuzione queste sono repliche o ripetizioni?). Questa variazione (i termini rimossi, che possono influenzare l'MSE) è molto piccola rispetto alla variazione totale, ecco perché così tanti termini nel modello sembrano statisticamente significativi (in particolare Capacità e Ritenzione). Si parla di stime di precisione entro giorni e tra giorni. Non vedo il giorno contabilizzato? Quindi la domanda è: la variazione dei termini rimossi e dei contrappunti replicati è rappresentativa della vera varianza (errori casuali) nel processo? Se guardo un grafico Normale e utilizzo il PSE di Lenth, appare l'RMSE Forse sottostimato (nota: stime delle etichette JMP secondo RMSE, non PSE)

 

 

 

4. Ci sono 2 valori anomali da un'analisi multivariata (-,-,+ dove tutte le risposte sono particolarmente alte e a,0,0 dove la Ritenzione è alta). Cosa è successo lì?  

 

5. Esiste una stima dell'errore di misurazione o il sistema di misurazione è stato studiato nel documento?

6. Non ho ancora esaminato in dettaglio i residui, ma i residui o la risoluzione sembrano insoliti.

 

7. La correlazione tra le formule di previsione della tua analisi e l'analisi cartacea è eccellente (.9999, 1.0, .9954).

 

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

CIAO @statman ,

 

Interessante, grazie per aver condiviso il tuo commento. Non sarei rimasto così "perplesso" se i valori previsti tra i modelli JMP e la pubblicazione fossero stati vicini, ma qui, per almeno 2 risposte su 3, le differenze sono piuttosto grandi.
Stamattina ho riprovato a cambiare la formula dai modelli e ad "arrotondare" i parametri dell'equazione in base ai modelli di equazioni della pubblicazione (giusto per essere sicuro di non aver perso qualcosa), ma non ottengo il risultato stessi risultati che hanno nella pubblicazione...
Certo, hanno dei bei valori previsti per le loro risposte (quasi troppo belli per essere veri...), ma davvero non so come possano ottenerli in base alla modellazione e alle equazioni che hanno.

 

Se vuoi dare un'occhiata, il datatable è allegato (ho aggiunto tre colonne della formula per le equazioni della pubblicazione e il punto di convalida per confrontare i valori effettivi con quelli previsti dai modelli).

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Solo un commento... ho trovato errori in molte analisi di articoli pubblicati su riviste di tutto rispetto. Non penso che ci sia molto rigore nell'analisi per ottenere la pubblicazione di un articolo. Senza sapere come è stata eseguita l'analisi, sottili differenze non sono insolite e in questo caso potrebbero essere un protocollo di arrotondamento.

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

CIAO @PolygonBison420 ,

 

Poiché non conosciamo esattamente gli obiettivi/profili di desiderabilità per ciascuna risposta (e l'importanza/peso relativo di ciascuna risposta), non sono sorpreso di non aver trovato esattamente l'ottimale trovato nella pubblicazione (anche se quello trovato con JMP è molto vicino a quello della pubblicazione, il che è un buon segno).

 

Ciò che mi preoccupa di più sono proprio questi valori previsti per le risposte per il punto di convalida. Poiché siamo in grado di avere modelli molto simili (se non esattamente uguali) per ciascuna risposta, i valori previsti per i livelli dei fattori impostati sull'ottimo dalla pubblicazione dovrebbero darci valori molto vicini. Dato che non è così, mi chiedo davvero se/cosa mi sia mancato, o se/cosa si siano persi gli autori.

 

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Ciao Vittorio,

 

grazie per aver ancora provato con questo.

 

Ho anche ottenuto il valore del pH di 4 (rispetto a 3,8) e ancora non so perché questi valori differiscano. Ad essere onesti, dopo ho rinunciato, quindi non ho nemmeno notato la discrepanza con la convalida e cose del genere.

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Grazie mille per il collegamento

Sto controllando i risultati dell'analisi dallo script "Fit Least Squares" che ho aggiunto nel datatable, avrai risultati molto simili (se non identici) a quanto descritto e analizzato nella pubblicazione.

Per quanto riguarda gli obiettivi di ottimizzazione (massimizzare/minimizzare), sembra che la mia ipotesi iniziale fosse corretta, poiché quando provo a ottimizzare tutte le risposte con il Prediction Profiler del "Fit Group", ho un ottimo a 56,09 per il fattore A, 0,8 per il fattore B (portata) e 4 per il fattore C (pH):

Rispetto a 56,1 per A, 0,8 per B e 3,7 per C nella pubblicazione:

 

Tuttavia, sono sorpreso dai risultati delle previsioni del punto di convalida della pubblicazione, poiché Tempo di ritenzione e Risoluzione hanno risultati di previsione diversi durante la previsione in JMP, rispetto ai valori nella pubblicazione, nonostante abbiano modelli simili ed equazioni di previsione simili.

Ecco i miei valori previsti per l'ottimo trovati nella pubblicazione e con gli stessi termini nei modelli di risposta:

Non capisco come i valori previsti possano essere così diversi (e non negli intervalli di confidenza) tra la pubblicazione e JMP (più evidenti per Risoluzione e Tempo di ritenzione)? Ho anche provato a rilanciare un modello con interazione a 3 fattori e termini di potenza cubica (anche se nella pubblicazione menzionavano solo il modello quadratico), ma ciò non ha creato valori predetti più vicini a quanto si ottiene in termini di valori misurati e valori predetti in la carta.

 

Poiché il contenuto relativo all'analisi è piuttosto leggero, non so esattamente come si ottengano questi valori previsti per l'ottimale.

Se qualcuno ha un'idea, sentitevi liberi di risolvere questo mistero

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Vincitore,

grazie ancora.

 

Il documento (accesso libero):
https://aip.scitation.org/doi/pdf/10.1063/1.5112268

 

Ho cercato più attentamente i punti centrali, ma tutto quello che riesco a trovare sono le seguenti citazioni:
"Venti esperimenti insieme a 5 punti centrali erano studi con tre fattori"
"È stato effettuato un CCD a tre fattori con quindici corse sperimentali e 5 punti centrali"

 

Il tuo processo di abbinamento delle risposte era simile al mio allora.

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

CIAO @PolygonBison420 ,

 

Il documento è accessibile online? Hai un link (potrebbe aiutare a sapere meglio come sono stati definiti i punti centrali, quali erano gli obiettivi attesi riguardo alle diverse risposte e le loro conclusioni/interpretazioni/ottimi trovati).

I punti centrali sono punti che hanno tutti i fattori al livello medio 0, giusto.

Forse gli autori intendevano dire di aver replicato il punto centrale 5 volte (o di aver replicato 5 volte il punto centrale)?

 

Nel mio caso, ho generato un progetto tramite JMP e ho dovuto abbinare "manualmente" i valori delle risposte dallo screenshot alle righe corrette del progetto. Non è una soluzione ottimale, lo so, potrebbe esserci la possibilità di avere lo stesso ordine di righe, ma come hai detto, ciò significherebbe conoscere il seme casuale (dalla pubblicazione) e avere accesso e utilizzarlo in JMP durante la creazione del progetto: Opzioni di output (jmp.com) (opzione nel triangolo rosso della finestra di creazione DoE "Set Random Seed").

 

COME @Phil_Kay suggerito, potresti anche importare direttamente la tabella dal pdf o .csv/.xslx in JMP (in questo modo non devi copiare e incollare manualmente alcuni valori), ma prima di eseguire l'analisi, potresti dover aggiungere alcune colonne proprietà, in modo che JMP comprenda meglio alcune proprietà legate ai fattori e alle risposte:

• Per i fattori, proprietà della colonna "Codifica" (specificando i valori per i livelli basso (-1) e alto (+1)), "Ruolo di progettazione" (specificando il tipo di fattore nella progettazione, qui "Continuo" per i 3 fattori) e "Modifiche dei fattori" (per impostazione predefinita su "Facile", ma per progetti specifici come il disegno a trama divisa, viene modificato in difficile o molto difficile per limitare la randomizzazione delle esecuzioni),
• Per le risposte, la proprietà della colonna "Limiti di risposta" è necessaria in modo che l'obiettivo di ottimizzazione sia impostato (massimizzare, ridurre al minimo, corrispondere all'obiettivo o Nessuno) e che i valori e le opportunità associate siano noti per il profiler di previsione.

 

Spero che questa risposta ti possa aiutare,

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

Victor, funziona alla grande. Ero solo confuso poiché gli autori parlavano di 5 punti centrali che non avevano senso guardando le opzioni suggerite da JMP. I punti centrali trattano sempre tutte le variabili al livello medio/0, giusto?
Sembra che sia anche più difficile ricreare gli RSM dai documenti poiché quasi nessun autore elenca i limiti di risposta.

Dato che sei stato così gentile da ricreare il design in JMP, voglio anche chiederti qual è il modo più efficace per farlo.

Ad esempio, ricreo il design tramite DOE/Classical/RSD. Il risultato è una tabella dati con le variabili, tuttavia qual è il modo migliore per aggiungere i dati di risposta dal documento?

Esiste un modo rapido per abbinare l'ordine del modello delle serie del foglio (forse tramite seme casuale)? Oppure devo semplicemente cercarlo manualmente ("aha --- il trattamento è nella riga quattro, copiamo la risposta nella prima colonna di risposta della mia tabella..." ).

 

Spero che la domanda abbia senso.

 

Phil, grazie per il suggerimento.

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

CIAO,

Oltre a cosa @Victor_G ti ha mostrato come progettare l'esperimento, penso che tu sia interessato a come ripetere l'analisi in JMP.

Il punto di partenza è ovviamente avere i dati in JMP. Se proviene da un PDF, dovresti essere in grado di importare i dati utilizzando l'opzione in JMP a importare da pdf .

Oppure puoi inserire manualmente i dati in una tabella JMP.

Oppure potresti avere i dati come .csv o .xlsx, which può anche essere importato direttamente in JMP .

Ti suggerisco di condividere prima i dati come file JMP. Quindi la comunità sarà in grado di aiutarti a replicare l'analisi.

Spero che aiuti,

Fil

Ri: Replica dell'analisi DOE da un articolo

CIAO @PolygonBison420 ,

 

Benvenuto nella Comunità!

Per creare un design simile, puoi andare nel menu "DoE", quindi "Classical" e "Response Surface Design".

È quindi possibile specificare i 3 fattori continui e le 3 risposte.

Allora puoi scegliere tra diversi design:

Il CCD con precisione uniforme contiene 6 punti centrali, come nel tuo esempio.

Selezionare quindi il valore assiale corrispondente al design ruotabile (1.682 per 3 fattori continui):

E ti ritroverai con un design simile a quello che hai mostrato. Ecco lo script per generare il design:

DOE(
 Response Surface Design,
 {Add Response( Maximize, "Capacity factor (k)", ., ., . ),
 Add Response( Minimize, "Retention time (Rt2)", ., ., . ),
 Add Response( Maximize, "Resolution (RS12)", ., ., . ),
 Change Factor Settings( 1, 55, 65, "A: Organic Solvent" ),
 Change Factor Settings( 2, 0.8, 1.2, "B: Flow rate" ),
 Add Factor( Continuous, 3, 4, "C: pH", 0 ), Set Random Seed( 31406552 ),
 Make Design( 2 ), Set Axial Choice( 1 ), Center Points( 6 ),
 Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Set Run Order( Randomize ),
 Make Table}
)

Per ulteriori informazioni su Response Surface Designs, puoi guardare qui: Costruisci un progetto di superficie di risposta (jmp.com)

Per analizzare ciascun modello collegato alle risposte, puoi dare un'occhiata qui: Modelli standard dei minimi quadrati (jmp.com)

 

Allego il datatable di progettazione con uno script "Fit Least Squares" che fornisce l'analisi delle risposte (tieni presente che non sono sicuro che l'obiettivo per ciascuna risposta sia corretto, ovvero il fattore di capacità dovrebbe essere massimizzato, il tempo di ritenzione dovrebbe essere ridotto al minimo , e la risoluzione dovrebbe essere massimizzata ?).

Puoi provarlo tu stesso lanciando lo script "Modello", selezionando le risposte (il modello è già definito, ma se devi farlo manualmente puoi selezionare i fattori e usare la macro "Superficie di risposta") e spuntare "Adatta separatamente" . Potrai quindi confrontare i modelli presenti nella pubblicazione con i tuoi.

 

Spero che questa risposta ti possa aiutare,