Individuelles Design oder Mischungsdesign? welches soll ich wählen?Gibt es einen Unterschied zwischen einem Mischungsdesign und einem kundenspezifischen Design, bei dem dieselben Faktoren wie Mischungen behandelt werden? Was wäre besser?
VersuchsplanungBetreff: Individuelles Design oder Mischungsdesign? welches soll ich wählen?Hallo @Mathej01 ,
Es gibt keine „beste“ Plattform, es hängt stark davon ab, was Sie vorhaben.
- Möglicherweise stehen Ihnen mehr Designoptionen direkt in der Mixture Designs-Plattform zur Verfügung und Designs sind möglicherweise leichter zu verstehen und auszuwählen, da Sie bereits über eine Liste der vorgeschlagenen Designtypen mit einer kurzen Definition/Erklärung verfügen.
Sie können einen Blick auf die Liste der verschiedenen verfügbaren Designs werfen Mischungsdesigns Plattform.
- Die Custom-Design-Plattform kann relevanter sein, wenn bestimmte Einschränkungen für die Faktoren vorliegen, z. B. wenn mehrere Faktoren beteiligt sind (z. B Mischprozessdesigns , eine Klasse von Mischungsexperimenten, die Nichtmischungsfaktoren wie Prozess, Menge und Typ usw., das Vorhandensein schwer zu ändernder Faktoren oder die Notwendigkeit eines stark angepassten Modells berücksichtigen.Auch die Definition von Einschränkungen bietet in der Custom Design-Plattform mehr Optionen als in der Mixture Designs-Plattform, und Sie können im Falle eines sehr komplexen und eingeschränkten experimentellen Raums einen Kandidatensatz verwenden: Kandidaten-Set-Designs: Anpassung der DOE-Einschränkungen an das Problem
Die Wahl der Plattform hängt in hohem Maße von einer Reihe von Punkten ab, die durch diese Liste von Fragen (nicht erschöpfend) beantwortet werden können:
- Was ist Ihr Ziel? Vorhersagemodell, Erkundung, Erklärung, eine Mischung daraus?
- Was sind Ihre Faktoren und experimentellen Einschränkungen?
- Wie hoch ist die Komplexität/Nichtlinearität Ihrer Antworten?
- Abhängig von den vorherigen Antworten: Würden Sie sich für einen modellbasierten Ansatz (Optimal, Simplex Centroïd, Simplex Lattice, Extreme Vertices, ABCD-Design, stärkerer Fokus auf die Ränder des experimentellen Raums) oder einen modellunabhängigen Ansatz (Space-Filling-Design) entscheiden? , wobei der Fokus mehr auf dem inneren Experimentierraum liegt)?
- Abhängig von der vorherigen Antwort: Welches Modell wäre am besten geeignet (oder welche raumfüllenden Designs)?
- ...
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen herauszufinden, was ein guter Ansatz für Ihr Thema sein könnte.
Betreff: Individuelles Design oder Mischungsdesign? welches soll ich wählen?Danke @Victor_G ,
Ich habe nicht alle Antworten auf die von Ihnen genannten Fragen. Vielleicht könnten Sie mir helfen, diese zu beantworten.
- Was ist Ihr Ziel? Vorhersagemodell, Erkundung, Erklärung, eine Mischung daraus? Mein Ziel ist es, ein Vorhersagemodell zu haben, die Erkundung und Erklärung ist nicht meine Priorität.
- Was sind Ihre Faktoren und experimentellen Einschränkungen? Alle meine Faktoren sind Mischungsfaktoren und unterliegen linearen Einschränkungen zwischen diesen Faktoren.
- Wie hoch ist die Komplexität/Nichtlinearität Ihrer Antworten? Ich weiß nicht wirklich, wie ich die Komplexität erklären soll. Aber ich habe verschiedene Arten von Antworten, zum Beispiel den Gesamtpreis oder die rheologischen Eigenschaften.
- Abhängig von den vorherigen Antworten: Würden Sie sich für einen modellbasierten Ansatz (Optimal, Simplex Centroïd, Simplex Lattice, Extreme Vertices, ABCD-Design, stärkerer Fokus auf die Ränder des experimentellen Raums) oder einen modellunabhängigen Ansatz (Space-Filling-Design) entscheiden? , wobei der Fokus mehr auf dem inneren Experimentierraum liegt)? Als ich es überprüfte, schien für mein Design nur eine optimale und raumfüllende Lösung möglich zu sein. Aber das ist meine nächste Frage. Ich bin mir nicht wirklich sicher, wie unterschiedlich der raumfüllende Ansatz ist. Ich schaffe höchstens 20 Experimentdurchläufe. Wird das im Hinblick auf den raumfüllenden Ansatz irgendeinen Sinn ergeben?
- Abhängig von der vorherigen Antwort: Welches Modell wäre am besten geeignet (oder welche raumfüllenden Designs)?
Ich hoffe, dass meine Antworten und Fragen für Sie klar sind.
Betreff: Individuelles Design oder Mischungsdesign? welches soll ich wählen?Hallo @Mathej01 ,
Ich werde einige Ihrer Fragen und Antworten kommentieren:
- " Ich weiß nicht wirklich, wie ich die Komplexität erklären soll. Aber ich habe verschiedene Arten von Antworten, zum Beispiel den Gesamtpreis oder die rheologischen Eigenschaften ."
Ich verstehe Ihren Standpunkt vollkommen, der Preis könnte eine sehr einfache Reaktion auf das Modell sein (additiver Beitrag von Faktoren), wohingegen Sie bei rheologischen Eigenschaften abhängig vom Verhältnis einiger Rohstoffe in der Formulierung auf starke Nichtlinearitäten stoßen können. Daher kann es schwierig sein, ein einziges A-priori-Modell zu finden, das für alle Antworten ausreichend und relevant ist, um die Unterschiede in der Komplexität zwischen mehreren Antworten zu berücksichtigen.
- " Ich bin mir nicht wirklich sicher, wie unterschiedlich der raumfüllende Ansatz ist. Ich schaffe höchstens 20 Experimentdurchläufe. Wird das im Hinblick auf den raumfüllenden Ansatz irgendeinen Sinn ergeben? "
Hier ist ein kurzer Überblick und Vergleich zwischen modellbasiertem und modellagnostischem Ansatz:
Wie Sie sehen, ist die Methodik hinter diesen beiden Designtypen sehr unterschiedlich und kann sich ergänzen.
Was Ihr Budget für 20 Läufe betrifft, hängt es davon ab, wie viele Mischungsfaktoren Sie haben: Je mehr Faktoren Sie haben, desto weiter werden die Punkte im Versuchsraum verteilt sein, desto höher wird Ihre Vorhersagevarianz sein (da die Gitterpunkte/ net wird spärlicher sein, die Vorhersageleistungen können geringer sein). Der raumfüllende Ansatz wird häufig in Kombination mit Modellen des maschinellen Lernens verwendet (Beispiel (auf Französisch, bald auf Englisch) hier aus einem meiner Anwendungsfälle: https://community.jmp.com/t5/Groupe-francophone-des/Compl%C3%A9mentarit%C3%A9-des-plans-d-exp%C3%A9riences-et-du-Machine-Learning/mp/ 696018 )
Interessant könnte auch die Kombination und Verwendung eines modellbasierten Ansatzes sein, um Punkte an den Kanten/Ecken/Scheitelpunkten Ihres Experimentierraums zu platzieren und dieses Design mit raumfüllenden Punkten mit dem verbleibenden Experimentierbudget zu ergänzen. Dies ermöglicht es Ihnen, den gesamten experimentellen Raum (einschließlich Grenzen) abzudecken und in der Analysephase eine große Vielfalt an Ansätzen auszuwählen, von verschiedenen Regressionsmodellen bis hin zu ML-Modellen.
Ich hoffe, diese ergänzende Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Individuelles Design oder Mischungsdesign? welches soll ich wählen?Vielen Dank @Victor_G
Es war hilfreich. Ich wünschte allerdings, das Video wäre auf Französisch. 
