配合計画のデータ分析こんにちは、みんな、
JMP の専門家から提供されたスクリプトを使用して、ある種のミックス計画を作成しようとしました。
このスクリプトでは 10 個のコンポーネント (a1、a2 - b1、b2、b3、b4 - c1、c2 - d1、d2) を持つことができ、混合物は次のものだけで構成されます。
a1 または a2 または 0
b1 または b2 または b3 または b4 または 0
c1 および/または c2
d1 または d2 または 0
ステップを選択すると、スクリプトは実行するための実験テーブルを提供します (係数にバイアスがあったため、新しい実験と純粋なコンポーネントでテーブルを強化しました)
モデルの利用には次数 2 モデルを使用しましたが、非常に多くの係数に対する少数の実験では機能しないと予想していましたが、特定の特性では機能しました。
例として2つの物件を取り上げました。
p2 では、適合がうまく機能し、観察と予測によく適合するモデルができました。
p4 では、フィッティングは観察ではうまく機能しますが、EC が巨大で、r² が 0 未満の場合、予測はうまく機能しません。
モデルの品質を向上させるためのコメントや解決策はありますか?
よろしくお願いします
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化実験計画法混合設計に関するデータ分析について申し訳ありませんが、何をしたのか分かりません。混合デザインなのかもよくわかりません。要因について混乱しています。本当に 4 つのコンポーネント a、b、c、d があるのでしょうか? a1 と a2 は a のレベルが異なりますか?因子 b には 4 つのレベルがありますか?その場合、データ テーブルが正しく設定されていません。また、「係数に偏りがあったため、新しい実験と純粋なコンポーネントで強化しました」の意味がわかりませんか?
混合計画の分析は、典型的な実験計画分析に従いません。混合計画には多重共線性があるため、統計の解釈は少し難しくなります。これは、混合計画のコンポーネントが独立していないためです。 1 つの要素のレベルを変更すると、他の要素のレベルに影響します。配合成分の合計 = 1。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/?os=mac&source=application#page/jmp/mixture-designs.shtml
私は主に混合物表面プロファイラーを使用して混合物設計を分析します。
Re: 混合設計に関するデータ分析@statmanの質問に追加すると、全体で何回の実行が実施されましたか?同じブレンドに a1 と a2 が含まれていないのに、なぜモデルに a1*a2 を入れるのでしょうか? JMPはこれを混合物として分析しているのでしょうか？それが正しいかどうかはわかりませんが、分散分析テーブルを見て「縮小モデル Y= 平均に対してテスト済み」というメッセージが表示されることを確認する必要があります。 p2 のモデルは良さそうに見えますが、明らかにオーバースペックなモデルであるため、オーバーフィットしている可能性があります。これは、モデルが将来の観測をあまり正確に予測できないことを意味します。パラメータ推定値に「ゼロ化」および「バイアス化」という単語が含まれる場合は常に、JMP は結果を得るためにモデルから項を自動的に削除します。正しい用語が削除されたという保証はありません。したがって、パラメーター推定値の表にこれらの単語が含まれている場合は、その結果を決して信頼してはいけません。
データ テーブルを添付すると、より詳細に確認できるようになり、役立つ場合があります。この「デザイン」では非常に珍しいことがたくさん起こっています。
Re: 混合設計に関するデータ分析こんにちは、
ご意見ありがとうございます。
これは確かに 10 個の因子を持つ混合設計であることを確認できます。
a、b、c、および d はコンポーネントのタイプであり、関連付けられた番号はレベルではなくサブタイプです。ご覧のとおり、各行の合計は = 1 になります。
ただし、これらの制約を含めたのは、たとえば、ブレンド内で a1 と a2 または b1 と b2 を避けたかったためです。ペストリーのレシピを想像してみましょう。レシピに果物を含めたいと思うかもしれません。レモンの皮 (a1) またはオレンジ ジュース (a2) のいずれか、またはどちらでもない可能性があります。これらは確かに 2 つの異なるコンポーネントであり、カテゴリ変数ではありません。
「係数に偏りがあったため、新しい実験と純粋なコンポーネントで強化しました。」
a1、a2...の係数が正確に定義されていなかったため、新しい実行を追加したことを意味しました。そこで、これらの係数の実際の値を取得するために、a1、a2.... の 100% を使用した実行を追加しました。
同じ目的で、多くの偏った係数があるため、値を取得するために新しい実行を行いましたが、前述したように、標準偏差はまだ高く、適切な予測ができません。
Re: 混合設計に関するデータ分析こんにちは、
お返事をありがとうございます。スクリプトでは 36 または 40 回の実行が行われましたが、 a1、a2... の係数が正確に定義されていなかったため、多くの実行を追加しました。そこで、これらの係数の実際の値を取得するために、a1、a2.... の 100% を使用した実行を追加しました。
モデルに a1*a2 を入れませんでした (= 0 です)。
ファイルを添付しました。
