混合方案數據分析大家好，
我嘗試使用 JMP 專家提供給我的腳本製定某種混合計劃。
腳本允許我有 10 個組件（a1、a2 - b1、b2、b3、b4 - c1、c2 - d1、d2），我的混合物僅由以下組成：
a1或a2或0
b1或b2或b3或b4或0
c1 和/或 c2
d1 或 d2 或 0
透過選擇步驟，腳本為我提供了一個實驗表（我用新實驗和純組件豐富了該表，因為我有偏差係數）
為了開發該模型，我使用了 2 階模型。我預計它不會在如此多的係數下進行如此少的實驗，但在某些屬性上，它是有效的。
我以2個屬性為例。
在 p2 上，擬合效果很好，我有一個非常適合觀察和預測的模型。
在 p4 上，擬合在觀察中效果很好，但我有巨大的 EC，並且當 r² press < 0 時，預測效果很差。
您對提高模型品質有什麼意見或解決方案嗎？
我提前謝謝你
進階統計建模基礎資料分析與建模數據探索和視覺化實驗設計回覆：混料設計的數據分析抱歉，但我不確定你做了什麼？我甚至不確定是混合設計嗎？我對這些因素感到困惑。真的有 4 個成分 a、b、c、d 嗎？ a1和a2是a的不同等級嗎？因子 b 有 4 個水準？如果是這樣，則您的資料表設定不正確。也不明白你所說的「我用新的實驗和純成分豐富了它，因為我有偏差係數」是什麼意思？
混合物設計的分析不遵循典型的實驗設計分析。混合設計將具有多重共線性，因此統計數據的解釋更具挑戰性。這是因為混料設計的組成部分不是獨立的。當您更改 1 個因素的水平時，它會影響其他因素的水平。配方成分總和 = 1。
https://www.jmp.com/support/help/en/17.2/?os=mac&source=application#page/jmp/mixture-designs.shtml
我主要使用混合物表面輪廓儀來分析混合設計。
回覆：混料設計的數據分析為了補充@statman的問題，總共進行了多少次運行？當您從未將 a1 和 a2 放在同一混合中時，為什麼要將 a1*a2 放入模型中？ JMP 是否將其作為混合物進行分析？我不確定是否如此，但您需要透過查看變異數分析表並查看訊息進行檢查：針對簡化模型 Y=平均值進行測試。 p2 的模型可能看起來不錯，但它顯然是一個過度指定的模型，因此您可能過度擬合。這意味著該模型無法很好地預測未來的觀測結果。只要您的參數估計值包含「歸零」和「有偏」一詞，JMP 就會自動為您從模型中刪除項，以便獲得任何結果。無法保證刪除了正確的條款。因此，當您在參數估計表中看到這些單字時，您永遠不應該相信結果。
附上數據表可能對您有好處，以便可以更仔細地查看。這個「設計」發生了很多非常不尋常的事情。
回覆：混料設計的數據分析你好，
感謝您的回饋意見。
我可以確認這確實是一個包含 10 個因素的混合設計。
a、b、c 和 d 是元件類型，關聯的編號是子類型，而不是層級。可以看到，每一行的總和=1
但我加入了這些限制，因為例如我想在混合中避免 a1 和 a2 或 b1 和 b2。讓我們想像一下糕點食譜：我可能想在我的食譜中加入水果。它可以是檸檬皮 (a1) 或柳橙汁 (a2)，也可以兩者皆非。這確實是兩個不同的組成部分，而不是分類變數。
“我用新的實驗和純成分豐富了它，因為我有偏差係數”
我的意思是我添加了新的運行，因為 a1、a2... 的係數沒有準確定義。所以我添加了 100% a1、a2... 的運行以獲得這些係數的實際值。
出於同樣的目的，由於我有很多偏差係數，我進行了新的運行以獲得一個值，但正如我所說的標準偏差仍然很高，我沒有一個好的預測。
回覆：混料設計的數據分析你好，
感謝您的回覆。該腳本給了我 36 或 40 次運行，並且我添加了許多運行，因為 a1、a2... 的係數沒有準確定義。所以我添加了 100% a1、a2... 的運行以獲得這些係數的實際值。
我沒有將 a1*a2 放入我的模型中（它 = 0）。
我附上了文件。
