复制论文中的 DOE 分析大家好，
对于 JMP/DOE/stat 领域非常陌生，我有一些问题。
我想复制我在期刊中找到的方差分析和 RSM 分析。
我知道的：
CCD设计
20 次治疗，包括 5 个中心点
3 个因素和 3 个响应
因素及其反应表附后。
我从表中了解到：
- 可旋转CCD（值为1.682）
- 实际上是 6 个中心点，而不是 5 个（我的说法正确吗？ 60/1/3.5的值组合出现6次）
我不确定如何将轴向值纳入分析中。 我是否只需要拟合模型，然后通过宏/响应曲面添加因子？
谢谢！
实验设计回复：复制论文中的 DOE 分析恕我直言，不是。 请记住，您正在操纵因素，这就是响应变量。 本质上，你试图在该响应中创建变化，希望是可分配的，因此不是随机分布的。 您想要正态分布的是残差（NID（0，方差））。
回复：复制论文中的 DOE 分析我在这里注意到的另一件事 - 容量因数响应的数据似乎不呈正态分布，这可能是一个问题吗？
回复：复制论文中的 DOE 分析斯塔曼，让我试试这个。
容量因子：这里我们希望（几乎是必需的）值至少为 1。 2.5或3并不重要，但如果是0.5和1.0则很重要
保留时间：这里的范围背后的想法是越快越好（其他响应是最佳的）。 运行时间为 4 比运行时间 11 更好。
分辨率：这里我们希望（几乎是必要的）值至少为 2。 它基本上是两个分子位置之间的振动的度量。 15 等值过高。
在我看来，响应值变化很大，并且它们高于响应变化的最小增量阈值。 如果范围小 10 倍 (0. 12, 0 .67, 1.04) 那么我的答案是否定的（通常）。
回复：复制论文中的 DOE 分析当然，在进行任何数据分析之前，必须确定响应的变化是否足以值得进行任何统计分析。 我没有数据表中响应的上下文，所以我不知道它们是否有足够的变化。 我总是问的问题是，您感兴趣或关心的响应中最小的变化增量是多少？ 我称之为实践意义。
回复：复制论文中的 DOE 分析斯塔曼，也感谢您进行此分析。 我也许可以帮助解决问题 1，但是您能澄清一下您想了解这三个答复的什么内容吗？ 我不知道如何解释“有趣”，但我知道它们的功能和“良好”价值。
回复：复制论文中的 DOE 分析维克多，我有以下想法/评论/问题（注：我没有彻底阅读论文）：
1. 分析中我遇到的第一个问题是我不知道这3个响应变量有什么实际意义？ 容量、保留或分辨率的变化有多少具有科学或工程意义？ 每个的范围是 1.2、6.7 和 10.4（按顺序）。 这有趣吗？ 需要中小企业的帮助。
2. 我在数据表中没有看到运行顺序？
3. 似乎从模型中删除的项和 6 个中心点的重复被用于估计统计测试的 MSE（同样，如果没有运行顺序，这些是重复还是重复？）。 与总变化相比，这种变化（被删除的项，可能使 MSE 产生偏差）非常小，因此模型中的许多项看起来具有统计显着性（尤其是容量和保留率）。 提到了一天之内和一天之间的精度估计。 我没看到天占？ 所以问题是，删除的项和复制的对应点的变化是否代表过程中的真实方差（随机误差）？ 如果我查看正态图并使用 Lenth 的 PSE，则会出现 RMSE或许低估（注：JMP 根据 RMSE，而不是 PSE 标记估计值）
4. 多变量分析中有 2 个异常值（-、-、+ 表示所有响应都特别高，a,0,0 表示保留率很高）那里发生了什么？
5. 论文中是否有测量误差的估计或者是否研究了测量系统？
6. 我还没有详细查看残差，但残差或分辨率看起来不寻常。
7. 您的分析和论文分析的预测公式的相关性非常好（.9999, 1.0, .9954）。
回复：复制论文中的 DOE 分析你好@statman ,
有趣，感谢分享您的评论。 如果 JMP 模型和出版物之间的预测值很接近，我就不会那么“困惑”，但在这里，对于 3 个响应中的至少 2 个，差异相当大。
我今天早上刚刚重试，更改模型中的公式，并根据出版物中的方程模型“四舍五入”方程中的参数（只是为了确保我没有错过任何东西），但我没有得到与出版物中的结果相同......
当然，他们对自己的反应有很好的预测值（几乎好得令人难以置信......），但我真的不知道他们如何根据他们拥有的模型和方程得到这些值。
如果您想查看的话，请附上数据表（我为出版物中的方程添加了三个公式列，以及用于比较模型中的实际值与预测值的验证点）。
回复：复制论文中的 DOE 分析只是一个评论...我在备受尊敬的期刊上发表的论文的许多分析中发现了错误。 我认为发表论文不需要太多严格的、具有挑战性的分析。 在不知道分析是如何进行的情况下，细微的差异并不罕见，在这种情况下可能是舍入协议。
回复：复制论文中的 DOE 分析你好@PolygonBison420 ,
由于我们不确切知道每个响应的合意性目标/概况（以及每个响应的相对重要性/权重），因此我对没有在出版物中找到确切的最佳值并不感到惊讶（即使使用 JMP 找到的最佳值）与出版物中的非常接近，这是一个好兆头）。
最让我困扰的是验证点响应的这些预测值。 由于我们能够为每个响应建立非常相似（如果不完全相同）的模型，因此根据出版物中的最佳值设置的因子水平的预测值应该为我们提供非常接近的值。 既然事实并非如此，我真的想知道我是否/可能错过了什么，或者作者是否/错过了什么。
回复：复制论文中的 DOE 分析嘿维克多，
感谢您仍在尝试这个。
我还得到了 4 的 pH 值（与 3.8 相比），但我仍然不知道为什么这些值不同。 公平地说，在那之后我有点放弃了，所以我什至没有注意到与验证的不匹配等。
回复：复制论文中的 DOE 分析非常感谢您的链接。
我正在检查我在数据表中添加的脚本“拟合最小二乘”的分析结果，您将获得与出版物中描述和分析的结果非常相似的结果（如果不相同）。
关于优化目标（最大化/最小化），我最初的猜测似乎是正确的，因为当我尝试使用“Fit Group”中的预测刻画器优化所有响应时，因子 A 的最佳值为 56,09，因子 B（流速）为 0.8，因子 C（pH）为 4：
与出版物中 A 为 56,1、B 为 0,8、C 为 3,7 相比：
然而，我对出版物中验证点的预测结果感到惊讶，因为在 JMP 中预测时，保留时间和分辨率与出版物中的值相比具有不同的预测结果，尽管具有相似的模型和相似的预测方程。
以下是我在出版物中找到的最佳预测值以及响应模型中的相同项：
我不明白出版物和 JMP 之间的预测值为何如此不同（且不在置信区间内）（分辨率和保留时间更明显）？ 我还尝试重新启动一个具有三因素相互作用和三次幂项的模型（即使在出版物中他们只提到了二次模型），但这并没有创建更接近于测量值和预测值所获得的预测值纸。
由于与分析相关的内容相当少，我不知道他们是如何获得这些最佳预测值的。
如果有人有想法，请随时解开这个谜团：）
回复：复制论文中的 DOE 分析胜利者，
再次感谢。
论文（开放获取）：
https://aip.sitation.org/doi/pdf/10.1063/1.5112268
我确实更仔细地查看了中心点，但我所能找到的只是以下引用：
“20 个实验和 5 个中心点是三个因素的研究”
“三因子 CCD 是通过十五次实验运行和 5 个中心点拍摄的”
您匹配回复的过程与我当时的类似。
回复：复制论文中的 DOE 分析你好@PolygonBison420 ,
该论文可以在线获取吗？ 您有链接吗（它可以帮助您更好地了解中心点是如何定义的，他们对不同反应的预期目标是什么，以及他们的结论/解释/最佳发现）。
中心点是所有因子都处于中间水平 0 的点，对吧。
也许作者的意思是他们已经复制了中心点 5 次（或者中心点重复了 5 次）？
就我而言，我通过 JMP 生成了一个设计，并且必须“手动”将屏幕截图中的响应值与设计的正确行进行匹配。 我知道，这不是最佳解决方案，可能有相同的行顺序，但正如您提到的，这意味着了解随机种子（来自出版物）并在设计创建期间可以在 JMP 中访问和使用它：输出选项 (jmp.com) （DoE 窗口创建“设置随机种子”的红色三角形中的选项）。
作为@菲尔_凯建议，您也可以直接将表从 pdf 或 .csv/.xslx 导入到 JMP 中（这样您就不必手动复制粘贴某些值），但在运行分析之前，您可能需要添加一些列属性，以便 JMP 更好地了解与您的因素和响应相关的一些属性：
- 对于因子，列属性“编码”（指定低 (-1) 和高 (+1) 水平的值）、“设计角色”（指定设计中因子的类型，此处 3 个因子为“连续”）和“因子更改”（默认为“简单”，但对于裂区设计等特定设计，将其更改为困难或非常困难，以限制运行的随机化），
- 对于响应，列属性“响应限制”是必要的，以便设置优化目标（最大化、最小化、匹配目标或无），并且预测刻画器知道值和相关的合意性。
希望这个回答对你有帮助
回复：复制论文中的 DOE 分析维克多，效果非常好。 我只是很困惑，因为作者谈到了 5 个中心点，但在查看 JMP 建议的选项时这没有意义。 中心点总是将所有变量处理在中间水平/0，对吗？
从论文中重新创建 RSM 似乎也更困难，因为几乎没有作者列出响应限制。
既然您非常热心地在 JMP 中重新创建了设计，我还想问您最有效的方法是什么。
例如，我通过 DOE/Clasical/RSD 重新创建设计。 我的结果是一个包含变量的数据表，但是从论文中添加响应数据的最佳方法是什么？
有没有一种快速的方法可以让我匹配论文运行的模式顺序（也许通过随机种子）？ 或者我只需要手动寻找它（“啊哈——处理在第四行，让我们将响应复制到我的表的第一个响应列......” ）。
希望这个问题有意义。
菲尔，谢谢你的建议。
回复：复制论文中的 DOE 分析你好，
除了什么@Victor_G已经向您展示了如何设计实验，我想您对如何在 JMP 中重复分析感兴趣。
出发点显然是在 JMP 中获取数据。 如果它来自 pdf，您应该能够使用 JMP 中的选项导入数据从 pdf 导入。
或者您可以手动将数据输入到 JMP 表中。
或者您的数据可能为 .csv 或 .xlsx，其中也可以直接导入到JMP中。
我建议您首先将数据共享为 JMP 文件。 然后社区将能够帮助您复制分析。
我希望这有帮助，
菲尔
回复：复制论文中的 DOE 分析你好@PolygonBison420 ,
欢迎来到社区！
为了创建类似的设计，您可以进入“DoE”菜单，然后选择“Classical”和“Response Surface Design”。
然后，您可以指定 3 个连续因子和 3 个响应。
然后您可以选择不同的设计：
具有统一精度的 CCD 确实包含 6 个中心点，如您的示例中所示。
然后，选择与可旋转设计相对应的轴向值（3 个连续因子为 1,682）：
最终您将得到与您所展示的设计类似的设计。 这是生成设计的脚本：
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}
)
有关响应曲面设计的更多信息，您可以查看此处：构建响应曲面设计 (jmp.com)
为了分析与响应相关的每个模型，您可以查看此处：标准最小二乘模型 (jmp.com)
我在设计数据表中附加了一个脚本“拟合最小二乘法”，该脚本提供了响应分析（请注意，我不确定每个响应的目标是否正确，即容量因子应最大化，保留时间应最小化） ，并且分辨率应该最大化？）。
您可以通过启动脚本“模型”自行尝试，选择响应（模型已定义，但如果您必须手动执行此操作，则可以选择因子并使用宏“响应面”）并选中“单独拟合” 。 然后，您可以将出版物中的模型与您的模型进行比较。
希望这个回答对你有帮助
