논문에서 DOE 분석 복제얘들 아,
JMP/DOE/stat 세계를 처음 접했는데 몇 가지 질문이 있습니다.
저널에서 찾은 ANOVA 및 RSM 분석을 재현하고 싶습니다.
내가 아는데 것을:
CCD 디자인
5개의 중심점을 포함한 20가지 치료
3가지 요인과 3가지 반응
요인과 그 반응에 대한 표가 첨부되어 있습니다.
내가 테이블에서 배운 것:
- 회전 가능한 CCD(1.682 값)
- 실제로는 5개가 아니라 6개의 중심점입니다. (이게 맞나요? 60/1/3.5의 값 조합이 6번 나타납니다)
분석에 축 값을 통합하는 방법을 잘 모르겠습니다. 모형 적합으로 이동한 다음 매크로/반응 표면을 통해 요인을 추가합니까?
감사해요!
실험 설계답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.IMHO가 아닙니다. 요인을 조작하고 있으며 이것이 반응 변수라는 점을 기억하십시오. 기본적으로 해당 응답에 변형을 생성하려고 하며, 희망적으로 할당 가능하므로 무작위로 배포되지 않습니다. 정규 분포를 원하는 것은 잔차(NID(0, 분산))입니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.여기서 또 한 가지 깨달은 점은 용량 인자 반응에 대한 데이터가 정규 분포를 따르지 않는 것 같은 문제가 아닐까요?
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.statman, 이것 좀 해볼게.
용량 인자: 여기서는 (거의 필수) 최소 1의 값을 원합니다. 2.5든 3이든 상관없지만 0.5든 1.0이든 많이 중요해요
머무름 시간: 여기서 범위 뒤에 숨은 아이디어는 빠를수록 좋습니다(다른 응답은 최적임). 런타임 11보다 런타임 4가 더 좋습니다.
해결 방법: 여기서는 (거의 필수) 최소 2의 값을 원합니다. 이는 기본적으로 두 분자의 위치 사이의 간격을 측정하는 것입니다. 15와 같은 값은 과도합니다.
제 생각에는 반응 값은 매우 다양하며 반응의 최소 변화 증가 임계값보다 높습니다. 범위가 10배 적다면(0. 12, 0 .67, 1.04) 그렇다면 내 대답은 (일반적으로) 아니오입니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.물론, 데이터를 분석하기 전에 반응의 변화가 통계 분석을 수행할 가치가 있을 만큼 충분한지 확인해야 합니다. 데이터 테이블의 응답에 대한 컨텍스트가 없으므로 응답이 충분히 다양한지 알 수 없습니다. 제가 항상 묻는 질문은 관심이 있거나 관심을 가질 만한 반응의 변화의 가장 작은 증가분은 무엇입니까? 나는 이것을 실용적인 의미라고 부릅니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.statman님, 이 분석도 시도해 주셔서 감사합니다. 질문 1에 대해 도움을 드릴 수 있을지 모르지만 세 가지 답변에 대해 알고 싶은 것이 무엇인지 좀 더 명확히 설명해 주실 수 있나요? "흥미롭다"는 것을 어떻게 설명해야 할지 모르겠지만 그 기능과 "좋은" 가치에 대해서는 알고 있습니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.Victor, 저는 다음과 같은 생각/의견/질문을 갖고 있습니다. (참고: 저는 논문을 자세히 읽지 않았습니다.)
1. 분석과 관련하여 첫 번째 문제는 3가지 반응 변수에 대한 실제적인 중요성이 무엇인지 모른다는 것입니다. 용량, 보유 또는 분해능의 변화 중 과학적 또는 공학적 관심이 어느 정도입니까? 각각의 범위는 1.2, 6.7, 10.4(순서)입니다. 이게 흥미롭나요? 도움을 줄 SME가 필요합니다.
2. 데이터 테이블에 실행 순서가 표시되지 않나요?
3. 모델에서 제거된 항이 나타나고 6개 중앙점의 복제가 통계 검정을 위한 MSE 추정에 사용되는 것으로 보입니다(다시 말하지만, 실행 순서가 없으면 이러한 반복이 반복입니까 아니면 반복입니까?). 이 변동(MSE에 편향을 줄 수 있는 제거된 항)은 전체 변동에 비해 매우 작으므로 모델의 많은 항이 통계적으로 유의미해 보입니다(특히 용량 및 유지). 하루 내 및 하루 간 정밀도 추정치에 대한 언급이 있습니다. 일이 계산된 것을 볼 수 없습니까? 따라서 문제는 제거된 용어의 변형과 복제된 대위법이 프로세스의 실제 분산(무작위 오류)을 나타내는가 하는 것입니다. 정규 플롯을 보고 Lenth의 PSE를 사용하면 RMSE가 나타납니다. 아마도 과소평가됨(참고: JMP 라벨은 PSE가 아닌 RMSE에 따라 추정됨)
4. 다변량 분석에서 2개의 이상치가 있습니다(모든 응답이 특히 높은 경우 -,-,+, 유지율이 높은 경우 a,0,0). 여기서 무슨 일이 일어났습니까?
5. 측정 오류에 대한 추정치가 있습니까? 아니면 논문에서 측정 시스템을 연구했습니까?
6. 아직 잔차를 자세히 살펴보지는 않았지만 잔차나 분해능이 특이해 보입니다.
7. 귀하의 분석과 논문분석의 예측식의 상관관계가 매우 우수합니다(.9999, 1.0, .9954).
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.안녕 @statman ,
흥미롭습니다. 의견을 공유해 주셔서 감사합니다. JMP 모델과 출판물 간의 예측 값이 비슷했다면 그렇게 "당황"하지 않았을 것입니다. 그러나 여기서는 응답 3개 중 적어도 2개에서 차이가 상당히 큽니다.
오늘 아침에 모델의 공식을 변경하고 출판물의 방정식 모델을 기반으로 방정식의 매개변수를 "반올림"하려고 다시 시도했지만(뭔가를 놓치지 않았는지 확인하기 위해) 결과를 얻지 못했습니다. 출판물에 나온 결과와 똑같네요...
물론, 그들은 응답에 대해 좋은 예측 값을 가지고 있지만(거의 너무 좋아서 사실이 아닐 수도 있습니다...) 그들이 가지고 있는 모델링과 방정식을 기반으로 이러한 값을 어떻게 얻을 수 있는지 모르겠습니다.
살펴보고 싶다면 데이터 테이블이 첨부되어 있습니다(출판물의 방정식에 대한 세 개의 수식 열과 모델의 실제 값과 예측 값을 비교하기 위한 유효성 검사 지점을 추가했습니다).
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.그냥 코멘트입니다... 저는 존경받는 저널에 발표된 논문을 분석한 결과 오류를 많이 발견했습니다. 나는 논문을 출판하기 위해 그다지 엄격하고 도전적인 분석이 없다고 생각합니다. 분석이 어떻게 수행되었는지 알지 못하면 미묘한 차이가 특이한 것이 아니며 이 경우 반올림 프로토콜일 수 있습니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.안녕 @PolygonBison420 ,
우리는 각 반응의 바람직한 목표/프로파일(및 각 반응의 상대적 중요성/가중치)을 정확히 알지 못하기 때문에 간행물에서 최적의 결과를 찾지 못했다는 사실이 놀랍지도 않습니다(JMP에서 찾은 경우에도 마찬가지). 출판물에 나온 것과 매우 가깝다는 것은 좋은 징조입니다.)
가장 문제가 되는 것은 실제로 검증 지점에 대한 응답에 대한 예측 값입니다. 각 반응에 대해 매우 유사한(정확히 동일하지는 않더라도) 모델을 가질 수 있으므로 출판물에서 최적으로 설정된 요인 수준에 대한 예측 값은 매우 가까운 값을 제공해야 합니다. 그렇지 않기 때문에 제가 놓친 것이 있는지, 아니면 저자가 놓친 것이 있는지 정말 궁금합니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.안녕 빅터,
아직도 이걸 사용해 주셔서 감사합니다.
또한 pH 값이 4(3.8과 비교)로 나왔지만 왜 그 값이 다른지 모르겠습니다. 공평하게 말하면 그 후에는 포기한 것 같아서 유효성 검사 등의 불일치도 눈치 채지 못했습니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.링크를 보내주셔서 감사합니다.
데이터 테이블에 추가한 "Fit Least Squares" 스크립트의 분석 결과를 확인하고 있는데, 출판물에 설명 및 분석된 내용과 매우 유사한 결과(동일하지는 않더라도)를 얻을 수 있습니다.
최적화 목표(최대화/최소화)에 관해서는 내 초기 추측이 옳은 것 같습니다. "Fit Group"의 예측 프로파일러를 사용하여 모든 응답을 최적화하려고 할 때 요인 A에 대한 최적값은 56,09입니다. 인자 B(유량)의 경우 0,8, 인자 C(pH)의 경우 4:
출판물에서 A의 경우 56,1, B의 경우 0,8, C의 경우 3,7과 비교됩니다.
하지만 비슷한 모델과 유사한 예측 방정식을 가지고 있음에도 불구하고 JMP에서 예측할 때 출판물에 나온 값과 Retention Time과 Resolution이 서로 다른 예측 결과를 보여 출판물에서 나온 검증 지점 예측 결과에 놀랐습니다.
다음은 출판물에서 찾은 최적의 예측 값이며 응답 모델에서 동일한 용어를 사용합니다.
출판물과 JMP 사이에서 예측 값이 어떻게 그렇게 다를 수 있는지(신뢰 구간이 아닌) 이해가 안 됩니까(해상도 및 보존 시간에서 더 눈에 띌 수 있음)? 또한 3-요인 상호 작용 및 3차 거듭제곱 항을 사용하여 모델을 다시 시작하려고 시도했지만(간행물에서 2차 모델만 언급했음에도 불구하고) 측정된 값과 예측 값 측면에서 얻은 값에 가까운 예측 값을 생성하지 못했습니다. 종이.
분석에 관련된 내용이 너무 가벼워서 이러한 최적의 예측값을 어떻게 얻고 있는지 정확히 모르겠습니다.
누구든지 아이디어가 있다면 자유롭게 이 미스터리를 풀어보세요 
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.승리자,
다시 한 번 감사드립니다.
논문(오픈 액세스):
https://aip.scitation.org/doi/pdf/10.1063/1.5112268
중심점을 더 자세히 살펴봤지만 찾을 수 있는 것은 다음 인용문뿐입니다.
"5개의 중앙점과 20개의 실험은 세 가지 요인을 사용한 연구였습니다."
"15개의 실험 실행과 5개의 중앙점을 사용하여 3요인 CCD를 수행했습니다."
귀하의 응답 일치 과정은 당시 나와 비슷했습니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.안녕 @PolygonBison420 ,
해당 논문을 온라인으로 볼 수 있나요? 링크가 있습니까(중심점이 어떻게 정의되었는지, 다양한 응답에 대한 예상 목표 및 결론/해석/최적 발견을 더 잘 아는 데 도움이 될 수 있음).
중앙점은 모든 요인이 중간 수준 0에 있는 점입니다.
아마도 저자는 중심점을 5번 반복했다는 의미일까요(또는 중심점을 5번 반복했는지)?
제 경우에는 JMP를 통해 디자인을 생성하고 스크린샷의 응답 값을 디자인의 올바른 행과 "수동으로" 일치시켜야 했습니다. 최적의 솔루션은 아니지만 동일한 행 순서를 가질 가능성이 있을 수 있다는 것을 알고 있습니다. 하지만 언급한 것처럼 이는 (출판물에서) 무작위 시드를 알고 디자인 생성 중에 JMP에 액세스하여 이를 사용하는 것을 의미합니다. 출력 옵션(jmp.com) (DoE 창 생성 "무작위 시드 설정"의 빨간색 삼각형 옵션).
처럼 @Phil_Kay 제안에 따르면 pdf 또는 .csv/.xslx에서 JMP로 테이블을 직접 가져올 수도 있지만(이 방법을 사용하면 일부 값을 수동으로 복사하여 붙여넣을 필요가 없습니다), 분석을 실행하기 전에 일부 열을 추가해야 할 수도 있습니다. JMP가 요인 및 반응과 연결된 일부 속성을 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.
- 요인의 경우 열 속성 "코딩"(낮은(-1) 및 높은(+1) 수준에 대한 값 지정), "설계 역할"(설계의 요인 유형 지정, 여기서는 3개 요인에 대해 "연속") 및 "요인 변경"(기본적으로 "쉬움"이지만 분할구 설계와 같은 특정 설계의 경우 런의 무작위화를 제한하기 위해 어려움 또는 매우 어려움으로 변경됨)
- 응답의 경우 최적화 목표를 설정하고(최대화, 최소화, 대상 일치 또는 없음) 값과 관련 만족도를 예측 프로파일러에 알리려면 "응답 제한" 열 속성이 필요합니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.빅터, 정말 훌륭하게 작동하네요. 저자들이 JMP에서 제안한 옵션을 볼 때 이해가 되지 않는 5가지 중심점에 대해 이야기했기 때문에 혼란스러웠습니다. 중앙점은 항상 모든 변수를 중간 수준/0으로 처리하는 것입니다. 그렇죠?
응답 제한을 나열하는 저자가 거의 없기 때문에 논문에서 RSM을 다시 만드는 것도 더 어려운 것 같습니다.
JMP에서 디자인을 재현하는 데 너무 친절하셨기 때문에 가장 효과적인 방법이 무엇인지 묻고 싶습니다.
예를 들어 저는 DOE/Clasical/RSD를 통해 디자인을 다시 만듭니다. 내 결과는 변수가 포함된 데이터 테이블입니다. 그러나 논문의 응답 데이터를 추가하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
종이의 연속 패턴 순서를 일치시키는 빠른 방법이 있습니까(아마도 무작위 시드를 통해)? 아니면 그냥 수동으로 찾아야 합니까("아하 --- 처리는 4번째 줄에 있습니다. 내 테이블의 첫 번째 응답 열에 응답을 복사하겠습니다...") ).
질문이 의미가 있기를 바랍니다.
필, 제안해 주셔서 감사합니다.
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.안녕,
무엇 외에도 @Victor_G 실험 설계에 대해 설명했는데, JMP에서 분석을 반복하는 방법에 관심이 있으신 것 같습니다.
출발점은 분명히 JMP에 데이터를 저장하는 것입니다. PDF에서 가져온 경우 JMP의 옵션을 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다. PDF에서 가져오기 .
또는 JMP 테이블에 데이터를 수동으로 입력할 수도 있습니다.
또는 데이터가 .csv 또는 .xlsx 형식일 수도 있습니다. JMP로 직접 가져올 수도 있습니다. .
먼저 데이터를 JMP 파일로 공유하는 것이 좋습니다. 그러면 커뮤니티에서 분석을 재현하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이게 도움이 되길 바란다,
필
답: 논문에서 DOE 분석을 복제합니다.안녕 @PolygonBison420 ,
커뮤니티에 오신 것을 환영합니다!
비슷한 디자인을 만들려면 "DoE" 메뉴로 이동한 다음 "Classical" 및 "Response Surface Design"으로 이동할 수 있습니다.
그런 다음 3개의 연속 요인과 3개의 반응을 지정할 수 있습니다.
그런 다음 다양한 디자인 중에서 선택할 수 있습니다.
균일 정밀도를 갖춘 CCD에는 예와 같이 6개의 중심점이 포함되어 있습니다.
그런 다음 회전 가능 설계에 해당하는 축 값을 선택합니다(3개의 연속 요인에 대해 1,682).
그리고 당신은 당신이 보여준 것과 비슷한 디자인으로 끝날 것입니다. 디자인을 생성하는 스크립트는 다음과 같습니다.
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}
)
반응 표면 설계에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요. 반응 표면 설계 구축(jmp.com)
응답과 연결된 각 모델을 분석하려면 다음을 참조하세요. 표준 최소제곱 모델(jmp.com)
응답 분석을 제공하는 "최소 제곱 맞추기" 스크립트를 사용하여 설계 데이터 테이블을 첨부합니다. (각 응답의 목표가 올바른지 확신할 수 없다는 점에 유의하시기 바랍니다. 즉, 용량 인자는 최대화되어야 하고, 보유 시간은 최소화되어야 합니다. , 해상도를 최대화해야 합니까?).
"모델" 스크립트를 실행하고 반응을 선택하여 직접 시도해 볼 수 있습니다(모델은 이미 정의되어 있지만 수동으로 수행해야 하는 경우 요인을 선택하고 "반응 표면" 매크로를 사용할 수 있음). "별도 맞춤"을 선택하세요. . 그런 다음 출판물에 나온 모델을 귀하의 모델과 비교할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바라며,
