Das mag wie eine grundlegende Frage klingen. Ich bin ein ziemlich neuer Benutzer.
Ich hatte ein RSM-Modell mit vier Faktoren A, B, C und D entworfen. Nach der Durchführung der Experimente und dem Laden der Ergebnisse legt das Modell nahe, dass alle drei Faktoren signifikant sind und dass der Interaktionsfaktor zwischen A und D ebenfalls signifikant ist positive Korrelation. Die Wechselwirkung zwischen den Faktoren B und C ist ein signifikanter Faktor, weist jedoch eine negative Korrelation auf.
Mein Ziel ist es, die niedrigste Menge jedes Hilfsstoffs zu finden, die bei mir eine Reaktion von mehr als 15 hervorrufen kann. Ich habe den Vorhersageprofiler verwendet, um die Konzentration jedes Faktors zu ermitteln, der bei mir diese Reaktion hervorruft, wenn andere Hilfsstoffe minimal gehalten werden. Aufgrund der Bedeutung der Wechselwirkungen kann ich bei vielen Bedingungen eine Reaktion von >15 erhalten. Ich habe den Response Surface Profiler verwendet, um den Bereich jeder Interaktion zu ermitteln, aber dies ist auf die Interaktion zwischen zwei Faktoren gleichzeitig beschränkt (?). Gibt es eine Möglichkeit, dass JMP alle diese Kombinationen auflisten kann, die mir >15 und einen Gestaltungsspielraum für alle vier Faktoren geben könnten?
Vielen Dank im Voraus.
Tippfehler. Nur drei Faktoren haben signifikante Haupteffekte.
Hierfür gibt es mehrere Möglichkeiten:
- Erstellen Sie eine Ausgabetabelle mit simulierten Ergebnissen, wählen Sie Eingabewerte zufällig oder systematisch aus und filtern Sie diese Ausgabe. Manchmal nennen wir diesen Ansatz Monte-Carlo-Filterung.
Führen Sie das in dieser Tabelle gespeicherte Skript „Plot X filter Y“ aus. Schalten Sie den Profiler-Simulator ein, stellen Sie die Eingabevariablen auf eine zufällige Gleichverteilung ein und simulieren Sie dann in einer Datentabelle.
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Verwenden Sie den Design Space Profiler
was hier ausführlicher beschrieben wird : https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP/Maximizing-Quality-Using-Design-Space-Profiling/ta-p/614427
