Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Läufe?Welcher Algorithmus wird in JMP verwendet, um eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe auf der Grundlage eines Seeds für die Randomisierung zu erstellen? Kann ich den verwendeten Algorithmus ändern? Ich möchte ein vorgegebenes Design exakt reproduzieren, um es mit JMP auszuwerten.
Danke.
Aufrichtig
Tommy7571
VersuchsplanungBetreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Hallo @Thommy7571 ,
Wie bereits auf Ihre ähnliche Frage im Beitrag „Coding Design versus Numerical Design“ beantwortet, können Sie beim Erstellen eines DoE die Option „Zufallswert festlegen“ verwenden, um die Randomisierung der Durchläufe zu steuern. Meine Antwort finden Sie hier: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Coding-design-versus-numerical-design/mp/767860/highlight/true#M94817
Wenn Sie bereits ein Design in JMP erstellt haben, können Sie mit der rechten Maustaste auf das Skript „DOE-Dialogfeld“ klicken und auf „Bearbeiten“ klicken, um das vollständige Skript (mit dem verwendeten festen Zufallszahlenwert) anzuzeigen, das von JMP zum Generieren des Designs verwendet wird.
Hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Nein, das hilft mir überhaupt nicht. Ich möchte plattformunabhängig das gleiche Design erstellen.
Und RStudio verwendet den Eisenbichler-Kobayashi-Algorithmus, aber ich kann das ändern. Um also dasselbe Design mit RStudio und mit JMP zu reproduzieren, möchte ich wissen, welchen Algorithmus JMP verwendet. Es ist klar, dass ich denselben Zufalls-Seed festlegen muss. Aber das war die andere Frage...
Betreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Hallo @Thommy7571 ,
Entschuldigen Sie, wenn meine Antwort etwas unhöflich klingt, aber die Frage war nicht klar. Ich verstehe Ihr Anliegen jetzt besser.
Es scheint jedoch nicht möglich zu sein, unabhängig von der Plattform das „gleiche“ Design zu erstellen, da die Methode zur Erstellung des Designs unterschiedlich sein kann, je nachdem, ob Sie eine klassische Designplattform (basierend auf vordefinierten Matrixmultiplikationen/Berechnungen) oder eine benutzerdefinierte Designplattform (basierend auf iterativen algorithmischen Berechnungen mit dem Koordinatenaustauschalgorithmus) verwenden.
Möglicherweise erhalten Sie am Ende dasselbe Design, aber da die Designgenerierung nicht am selben Punkt beginnt, hilft Ihnen das Korrigieren des Zufallsstartwerts möglicherweise nicht dabei, dasselbe Design zu erzielen. Der Unterschied bei der Designerstellung und -erweiterung war (auch!) eine meiner vorherigen Antworten auf einen Ihrer Beiträge ...: https://community.jmp.com/t5/Discussions/Optimal-Designs/mp/765417/highlight/true#M94514
Betreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Wenn ich mit demselben Design und demselben Seed beginne, ist der einzige mögliche Unterschied der Algorithmus zur Erstellung des randomisierten Designs unter Verwendung des Gien-Seeds. Wenn unterschiedliche Plattformen unterschiedliche Algorithmen verwenden, werden natürlich unterschiedliche Zufallszahlen erzeugt. Ich möchte nur den Namen des Algorithmus wissen, der zur Erstellung der Zufallszahlen in JMP verwendet wird. Ist es auch der Eisenbichler-Kobayashi-Algorithmus?
Betreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Hallo,
Ich möchte noch hinzufügen, dass mir der Support von OriginLab nach einem Gespräch mit dem verantwortlichen Entwickler der DOE-App den entsprechenden R-Code geben konnte und ich mit RStudsio genau das Design reproduziert habe, das sie mit ihrer App erstellt und als Beispiel veröffentlicht haben. Es war jedoch wichtig zu wissen, dass man zum Erhalten des gleichen Designs zwei verschiedene Funktionen verwenden könnte, die entweder ein zweifaktorielles oder ein N-faktorielles Design erstellen. Wenn man also nicht dieselbe Funktion verwendet, verwendet man nicht dieselbe Art von Randomisierungsalgorithmus und erhält daher ein anderes Design mit demselben Seed. Könnten Sie diese Informationen auch erhalten?
Betreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Dies könnte einige Informationen zu den von JMP verwendeten Zufallszahlengeneratoren liefern : Verwenden von JMP > Referenz für JMP-Funktionen in Formeln > Zufallsfunktionen (ich bin mir jedoch nicht sicher, ob dies für Plattformen gilt).
Weitere Informationen finden Sie möglicherweise in den technischen Details oder Referenzen des DoE https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/index.shtml#page/jmp/technical-details.shtml# . Sie können sich auch an den JMP-Support wenden, der sich dann (bei Bedarf) mit den JMP-Entwicklern in Verbindung setzt.
Betreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Hallo @Thommy7571 : Ich habe das irgendwie verfolgt und fürchte, ich bin ein wenig verwirrt (nicht ungewöhnlich!).
Ihr OP lautet: „Welcher Algorithmus wird in JMP verwendet, um eine zufällige Reihenfolge der Läufe auf der Grundlage eines Seeds für die Randomisierung zu erstellen?“
Mir scheint also, dass Sie gar nicht nach dem Design fragen. Sie möchten nur wissen, wie die Durchläufe randomisiert werden, sobald Sie ein Design haben. Ist das richtig?
Wenn das so ist, spielt es aus Analysesicht keine Rolle, in welcher Reihenfolge die Durchläufe erfolgen oder welcher Algorithmus verwendet wird (solange sie randomisiert werden, sodass jede mögliche Abfolge von Durchläufen gleich wahrscheinlich ist). Das heißt, wenn Sie ein Design mit einer zufälligen Durchlaufreihenfolge erstellen und dann dasselbe Design (dieselben Faktoreinstellungen) mit einer anderen zufälligen Reihenfolge erstellen, sind die Designs dieselben … die Durchlaufreihenfolge spielt dabei keine Rolle.
Entschuldigen Sie, wenn ich etwas übersehen habe.
Betreff: Welcher Algorithmus erzeugt eine zufällige Reihenfolge der Durchläufe?Ja, Sie haben übersehen, dass ich das gleiche Design unabhängig von der Plattform reproduzieren möchte.
Dies ist sehr hilfreich, wenn Sie ein Design mit vielen Durchläufen und Werten haben, die randomisiert sind – und nicht einfach in der ursprünglichen Reihenfolge erneut erzeugt werden können – und Sie viele Antwortwerte haben, die dieselbe Reihenfolge der Durchläufe im Design benötigen, um dasselbe Auswertungsergebnis zu erhalten. Sie werden nicht jedem Durchlauf zehnmal manuell die entsprechende Antwort zuordnen – z. B. für verschiedene Plattformen. – und dies ist fehleranfällig
