你好，
我想製作三元圖來顯示三分量混合 DOE 的相對預測變異數。
為此，我需要從預測變異數剖面圖中提取大量值（假設為 20,000 個），並使用這些值建立一個資料表。 此資料表將有 20,000 行和 4 列：X1、X2、X3 和相對預測變異數。
也許另一種方法是使用列公式編輯器並實現相對預測方差公式，但我不熟悉公式編輯器中的矩陣函數。
多謝。
順便說一句，這對於下一次 JMP 更新來說將是一個很好的功能:)
此腳本示範了三個分量 X1、X2、X3 和二次 Scheffe 模型的方法。
Names Default to Here( 1 );
// make design
doe = DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Mixture, 0, 1, "X1", 0 ),
Add Factor( Mixture, 0, 1, "X2", 0 ), Add Factor( Mixture, 0, 1, "X3", 0 ),
Set Random Seed( 27513 ), Number of Starts( 10000 ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Set Sample Size( 12 ),
Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 1 ), Make Design,
Set Run Order( Randomize )}
);
// make design data table
doe dt = doe << Make Table;
doe << Close Window;
// get model matrix, X
model matrix expr = doe dt << Get Script( "Model Matrix" );
X = Arg( Arg( model matrix expr, 1 ), 2 );
inv x prime x = Inverse( X` * X );
// make expression for prediction variance
pv expr = Substitute(
Expr(
xi = Matrix( List( :X1, :X2, :X3, :X1*:X2, :X1*:X3, :X2*:X3 ) );
xi` * iii * xi;
),
Expr( iii ), inv x prime x
);
// add data column with prediction variance formula
Eval(
Substitute(
Expr(
doe dt << New Column( "Prediction Variance", Numeric, Continuous,
Formula( fff )
);
),
Expr( fff ), Name Expr( pv expr )
)
);
// plot prediction variance
mp = doe dt << Mixture Profiler(
Y( :Prediction Variance ),
Mixture Profiler(
1,
Term Value(
X1( 0.333333333333335, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
X2( 0.333333333333336, Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
X3( 0.333333333333335, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
),
Contour Value(
Prediction Variance(
0.5,
Min( 0 ),
Max( 1 )
)
),
Top Factor( X1 ),
Left Factor( X2 ),
Right Factor( X3 )
)
);
mp << Contour Grid( 0, 1, 0.1, :Prediction Variance );是的，你是對的，馬克，謝謝。 事實上，我最初的想法是使用公式編輯器來計算
表達。
但正如我所說，我不熟悉公式編輯器中的矩陣函數，而且我沒能做到...
我知道預測方差概況和 FDS 圖，不幸的是這兩個平台無法在三元圖中顯示預測方差值（即以 X1、X2、X3 作為變量，以預測方差作為響應的三角形）。
如果您想建立自己的視覺化，可以使用線性迴歸的標準公式。 公式在“幫助”>“書籍”>“實驗設計”指南中提供。 請參閱有關統計詳細資訊的章節。 以下是相關資訊：
右下角的結果是相對預測方差，它是預測方差刻畫器和 FDS 圖中繪製的數量。 如果您願意，可以將此結果乘以實際響應方差和絕對結果。
JMP 提供刻畫器和設計分數圖，用於任何設計（包括混合實驗）的預期預測變異數。 設計評估大綱中提供了這兩種預測變異數的視覺化效果。 點擊“製作設計”後會自動生成它們。
如果您已有設計，也可以選擇 DOE > 設計診斷 > 評估設計並開啟資料表，並將資料列新增至因子角色。 可以使用相同的兩個視覺化。
我對你想做什麼有點困惑。
由於您有 DOE 數據並且正在查看分析器，因此您有一個模型。 您是否看過作為混合模型模型擬合一部分的混合分析器？ 您可以將等高線網格新增至混合刻畫器中，該網格將根據您的模型給出三元圖。
如果您仍想使用「圖形」>「三元圖」中的等高線圖，請儲存模型擬合中的預測公式。 在「三元圖」對話方塊的等高線欄位中指定預測公式。 這會給你平滑的輪廓。 除非我遺漏了某些內容，否則不需要建立包含數千行的資料表。
