Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?Ciao,
Ho ottenuto un progetto di schermata definitiva per un esperimento DOE da ChatGPT 4.0. Sembra ragionevole (dopo diverse discussioni). JMP è in grado di verificare se il progetto definitivo dello schermo è accettabile? se dispongo di un progetto di retino definitivo esistente, posso utilizzarlo e successivamente valutare i risultati sperimentali di tali misurazioni mediante JMP? Oppure JMP valuta solo i propri progetti?
Progettazione di esperimentiRi: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?Ciao @Thommy7571 ,
Primo punto: se disponi di JMP, ti consiglio vivamente di utilizzarlo invece di fare affidamento su modelli linguistici di grandi dimensioni per creare il tuo DoE, poiché i LLM non sono in grado (in base alla progettazione) di ragionare, pianificare e calcolare. In generale, non utilizzare un LLM quando ti aspetti un fatto, un calcolo o un'analisi. A seconda del set di formazione, potrebbe fornire risposte accettabili, ma non è sempre così (e potrebbe non essere riproducibile).
Sul datatable stesso, ci sono anche diversi aspetti da controllare, come:
- Presenza di 3 livelli per ogni fattore continuo (-1, 0, 1),
- Le corse nel progetto sono disponibili in coppie pieghevoli con una corsa almeno al centro dello spazio sperimentale.
Se disponi di un dataset e desideri verificare come è organizzato, ti consiglio di utilizzare la piattaforma Evaluate Designs (jmp.com) . Ci sono diversi aspetti che potresti notare quando utilizzi un progetto di screening definitivo e lo valuti:
- Osservando l'analisi della potenza per gli effetti principali, dovresti avere gli stessi valori di potenza (o molto simili) per gli stessi tipi di fattori (qui da X1 a X5 sono continui, X6 è categorico con 2 livelli):
- Mappa dei colori sulle correlazioni: non dovresti avere correlazioni tra gli effetti principali e tra gli effetti principali e le interazioni a 2 fattori, quindi ti ritroverai con questo tipo di modello:
Qui ho una correlazione molto piccola nell'area degli effetti principali a causa della presenza del fattore categorico X6, ma se hai solo fattori continui, non avrai questo piccolo confine. Osservare la matrice Alias può anche aiutare a verificare se non sono presenti fattori di confusione completi (che potrebbero essere presenti nei disegni fattoriali classici).
- Osservare una matrice di grafico a dispersione può anche aiutare a vedere la particolare struttura del DSD e l’assenza di correlazione tra i fattori:
Ulteriori informazioni qui: Presentazione dei progetti di screening definitivi - Comunità degli utenti JMP
Infine, se hai JMP e vuoi comunque verificare il design generato da ChatGPT 4, puoi generare un DSD con JMP con la stessa impostazione e numero di fattori, e utilizzare la piattaforma Confronta Design (jmp.com) per verificare eventuali irregolarità o forti differenze.
Spero che questa risposta possa aiutarti,
Ri: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?Risposta breve: JMP può valutare qualsiasi set di dati. Se ci sia qualcosa da guadagnare dall’analisi è una questione diversa.
Ri: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?Ciao, grazie per la risposta. Forse ChatGPT non è ottimale, ma ci sono altre opzioni, che si tratti di un altro programma o del design di un collega. Ciò significa quindi che posso creare un progetto utilizzando altri software e quindi testarlo, modificarlo e utilizzarlo con JMP? Sarebbe bello se ci fosse anche la possibilità di modificare successivamente un disegno standard (non randomizzato), cioè aggiungere diversi punti centrali, randomizzare, ecc. È possibile?
Ri: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?La risposta breve è "sì". Puoi importare praticamente qualsiasi progetto in JMP. Il percorso generale sarebbe quello di creare il progetto in qualunque sia l'applicazione di origine, quindi salvarlo in un formato di file. JMP ha la capacità di importare in modo nativo moltissimi formati di file diversi. Consulta la documentazione. Se non altro, salva il file in un formato comunemente utilizzato, ad esempio un foglio di lavoro .xls, e sarà facile come copiare/incollare in JMP. Una volta che il progetto si trova in una tabella dati JMP, è completamente modificabile come qualsiasi altra tabella dati JMP.
Ora però ecco il punto... quando crei un progetto in modo nativo utilizzando JMP... vengono creati molti metadati insieme alle semplici combinazioni di trattamenti Jane. JMP utilizza questi metadati in background per tutti i tipi di attività relative alla visualizzazione e all'analisi. Nessuno dei metadati viene in genere fornito con il file importato... quindi potresti finire per spendere molto tempo aggiungendo i metadati a ciascuna colonna per fare in modo che JMP si comporti come desideri nel flusso di lavoro di analisi, nei risultati e nei report JMP.
Quindi la mia domanda morale è: se hai già JMP per eseguire l'analisi, perché dovresti andare altrove per creare il progetto? Semplicemente non ha senso per me. L'unico motivo che mi viene in mente è che qualcun altro ha creato il design. Ha eseguito l'esperimento e ora ti chiede di analizzare i risultati.
Ri: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?@Victor_G , avvertimento, domanda da noob e scuse per aver dirottato questa conversazione. Ciò che mi sorprende con DSD in JMP è che il numero di prove per i primi 6 fattori aggiunti a un disegno rimane invariabilmente a 17. Solo con il 7° fattore il numero di prove aumenta a 21. Per completezza, ho incluso una riga per uno fattore, anche se questo ha un senso limitato.
| Fattori | Blocchi | no. di corse extra
(impostazione predefinita di JMP) | Prove
(totale) | Energia
(intercettare) | Energia
(qualsiasi termine tranne intercetta) |
| 1 | 1 | 4 | 17 | 0,97 | 0,937 |
| 2 | 1 | 4 | 17 | 0,969 | 0,935 |
| 3 | 1 | 4 | 17 | 0,967 | 0,932 |
| 4 | 1 | 4 | 17 | 0,965 | 0,929 |
| 5 | 1 | 4 | 17 | 0,963 | 0,925 |
| 6 | 1 | 4 | 17 | 0,959 | 0,92 |
| 7 | 1 | 4 | 21 | 0,988 | 0,975 |
| 8 | 1 | 4 | 21 | 0,987 | 0,973 |
| 9 | 1 | 4 | 25 | 0,997 | 0,992 |
| 10 | 1 | 4 | 25 | 0,996 | 0,992 |
Domande:
- Perché JMP suggerisce già così tante esecuzioni con pochissimi fattori e perché il numero di esecuzioni inizia a cambiare solo dopo l'introduzione del settimo fattore?
- Osservando l’analisi della potenza dei fattori, la riduzione incrementale dal primo al sesto fattore appare marginale. Perché?
- C'è qualcosa che non ho capito bene?
Ri: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?Ciao @Thommy7571 ,
Sì, puoi valutare qualsiasi progetto con la piattaforma Evaluate Designs (jmp.com) .
Puoi confrontare diversi design con la piattaforma Confronta design (jmp.com) .
Infine, se desideri modificare intervalli di fattori, termini del modello, vincoli, aggiungere punti centrali, repliche o altro, puoi utilizzare la piattaforma Augment Designs (jmp.com) . La randomizzazione viene sempre proposta alla fine di qualsiasi costruzione del progetto, prima di creare il datatable:
Nella sezione della Guida di JMP sono disponibili diversi esempi di casi d'uso per l'ampliamento di un progetto: replica di un progetto, aggiunta di punti centrali, piegatura, punti assiali, ampliamento con riempimento di spazio.
Tutte queste operazioni possono essere eseguite con qualsiasi progetto da qualsiasi fonte, purché sia possibile caricare i dati in un formato riconosciuto da JMP: Importa i tuoi dati (jmp.com) Ma come menziona @P_Bartell , potresti avere una preparazione manuale da fare con proprietà della colonna fattori e risposte per aggiungere proprietà specifiche che aiutano JMP a riconoscere come gestire i fattori e le risposte di DoE: Proprietà colonna (jmp.com)
Spero che questa risposta risponda alle tue domande,
Ri: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?Sì, le tue risposte sono sempre utili. Grazie!
Ri: Verificare e utilizzare il progetto della schermata definitiva esistente con JMP?Ciao @Ressel ,
Consiglio vivamente di leggere i post del blog di Bradley Jones sui DSD per comprendere meglio il loro utilizzo:
Presentazione dei progetti di screening definitivi
Uso corretto e improprio dei Disegni di Screening Definitivi (DSD)
Riguardo alle tue domande:
- I DSD non sono stati creati come approccio di screening “unico per tutti” e miravano a ottimizzare e ridurre il numero di esecuzioni per esperimenti di screening che coinvolgono più di 5 fattori. Al di sotto dei 5 fattori, esistono alternative di progettazione "migliori" o più adatte per lo screening: progetti D-ottimali, progetti di screening classici o anche progetti di superfici di risposta.
Al di sotto di 7 fattori, JMP sta creando un DSD con esecuzioni minime richieste per 7 fattori (17 esecuzioni) e considera i fattori non utilizzati come "falsi fattori" per aumentare la potenza. Ciò spiega perché si verifica una piccola diminuzione della potenza nei progetti che coinvolgono da 2 a 6 fattori, poiché più fattori vengono utilizzati nel progetto sperimentale, meno esecuzioni aggiuntive sono disponibili per aumentare la potenza e la precisione della stima dei termini. Per il 7° fattore, è necessario aggiungere corse extra (4 consigliate da JMP) per aumentare la potenza, poiché non esistono più fattori falsi.
- Il numero minimo di esecuzioni evolve linearmente per i DSD in base al numero di fattori m :
- 2m+1 quando il numero di fattori m è pari,
- 2m+3 quando il numero di fattori m è dispari.
Ciò spiega perché i progetti con 7 e 8 fattori, o 9 e 10 fattori, hanno lo stesso numero di esecuzioni richieste.
- Le 4 esecuzioni aggiuntive consigliate da JMP corrispondono all'aggiunta di 2 fattori falsi in un DSD. Puoi fare il test e confrontare i progetti (DSD con 4 esecuzioni extra e DSD con 2 fattori falsi), dovrebbero essere identici:
Spero che questa risposta ti possa aiutare:)
