혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요,
JMP 17에서 DOE를 실행했고 효과 요약을 사용하여 JMP로 데이터를 구문 분석하기 시작했습니다. 4성분 혼합물입니다. 나는 JMP 카탈로그에서 혼합물에 대한 효과 요약 사용에 대한 일부 비디오를 보았고 그들이 수행한 작업을 따르고 있었습니다(P 값이 0.05보다 큰 소스를 제거하고 그 위에 종속성이 없는 경우). 내가 그것에서 벗어나는 어떤 상황이 있습니까? 아래에 효과 요약 사진을 첨부했습니다. 예를 들어 소스 A를 제거하는 경우가 있을까요? RSq 값이 약간 낮기 때문에 실제 예측 플롯(또한 첨부됨)에 의한 실제 결과가 궁금합니다.
감사해요!
Actual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted PlotActual by Predicted Plot 예측 플롯에 의한 실제 
Effect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summaryEffect summary 효과 요약
데이터 탐색 및 시각화실험 설계결과 공유 및 전달윈도우Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @AutoSetMarmoset 님 ,
혼합물 설계는 최적화 전략으로, 이러한 유형의 설계는 선별 및 통계적 유의성 필터링보다는 예측성에 더 중점을 두고 있습니다.
분석에서는 설계 생성 시 입력한 항을 사용하여 전체 가정 모형에서 시작하고 모형의 예측 성능(예: RMSE)을 기반으로 모형에서 항(주효과 제외)을 제거하기 시작하는 것이 더 합리적입니다. ), 각 항의 개별 p-값/로그워스를 기반으로 하지 않음: 혼합 요인 간에 다중 공선성/상관관계가 있고 이 유형의 모델에는 절편이 없으므로 p-값/로그워스는 모델 선택에 유효한 측정항목이 아닙니다.
목표와 사용한 측정항목에 따라 모델의 '성능'/적절성을 평가하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 로그 우도, 정보 기준(AICc, BIC) 또는 모델의 설명력(R2 및 R2 조정을 통해), 모델의 예측력(MSE/RMSE/RASE를 통해)과 같은 보완 모델의 추정 및 평가 지표는 서로 다른 관점을 제공하고 서로 다른 것을 강조할 수 있습니다. 모델.
그런 다음 도메인 전문 지식 및 측정항목 평가를 기반으로 귀하의 주제에 가장 적합하고 관련성이 높은 모델을 선택하고 다양한 모델을 사용하여 개별 예측을 추정하도록 선택할 수 있습니다(그들이 어떻게/어디에서 다른지 확인하기 위해). 또는 결합된 모델을 사용하여 예측 오류를 평균화합니다.
다음은 (혼합물) 설계에 대한 모델 선택을 다루는 포럼의 관련 게시물입니다.
일반(프로가 아닌) JMP를 사용하여 혼합물 DOE 분석을 위한 역방향 회귀?
단계적 회귀를 이용한 혼합물 DOE 분석
설계된 실험에 따라 모델에서 항 제거
더 자세한 조언이나 지침이 필요한 경우 DoE의 익명화된 버전을 공유해 주실 수 있나요?
이 답변이 도움이 되길 바라며,
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?혼합물 DOE 분석은 쉽지 않습니다. 3차 항을 제거하면 R²가 향상될 수 있음을 경험했습니다.
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?혼합물 설계를 평가하려면 혼합물 프로파일러를 사용해야 합니다.
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?모두들 안녕,
답변해 주셔서 감사합니다. 지금까지 작업해 온 JMP 시트의 익명 버전을 첨부했습니다. 좀 더 자세한 배경 지식을 위해 제가 데이터를 분석하려고 시도한 방법은 다음과 같습니다. 네 가지 구성 요소 사이에서 Scheffe 입방체를 사용하고 일부 고차 항을 제거하고 별도로 맞췄습니다. 그런 다음 효과 요약을 보고 그 위에 효과를 포함하는 효과가 아닌 경우 P값이 0.05보다 큰 효과를 제거합니다. 그런 다음 혼합물 프로파일러나 예측 프로파일러를 살펴보고 혼합물 공간 내에서 어떤 장단점이 있는지 이해하기 시작합니다. 나는 이것에 비교적 익숙하지 않고 모범 사례를 배우려고 노력하고 있으므로 도움에 감사드립니다.
편집: 다른 토론을 읽은 후 몇 가지 추가 컨텍스트를 추가하고 싶습니다. 이는 우리가 작업하는 공식의 네 가지 핵심 구성 요소이며 합리적인 혼합물 품질 점수와 비율을 모두 갖춘 최고의 공간과 경계가 무엇인지 결정하고 싶었습니다. 상 분리의. 우리는 일부 구성 요소가 이러한 품질에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대해 어느 정도 직관을 갖고 있지만 체계적으로 탐구한 적은 없습니다. 저는 표준 최소 제곱을 사용하여 모델을 실행해 왔습니다.
감사해요!
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @AutoSetMarmoset 님 ,
메시지를 편집할 수 있나요? 첨부파일이 없습니다.
일반적인 조언으로 데이터를 분석하려면 사전 정의/가정된 설계 모델을 사용해야 합니다.
필요하거나 가능한 경우 일부 항을 제거하여 모델을 세분화할 수 있지만 혼합 설계의 경우 p-값을 사용하여 모델을 세분화하는 것은 편향될 수 있으므로 권장되지 않습니다(앞서 언급한 이유로).
하나의 가능한 "올바른" 모델 복잡성을 파악하고 허용 가능한 예측 정밀도와 균형을 맞추는 데 도움이 되는 다른 측정항목을 사용해야 합니다.
이 답변이 그동안 도움이 되기를 바랍니다.
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 빅터,
참고하실 수 있도록 익명처리된 연구를 다시 첨부합니다.
감사해요
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @AutoSetMarmoset 님 ,
귀하의 응답 "상 분리까지의 시간"을 살펴보면 주 효과, 2요인 상호 작용 및 3요인 상호 작용이 포함된 완전한 가정 모델이 꽤 잘 작동하는 것 같습니다.
- 응답 범위(5~500)에 비해 상당히 낮은 RMSE(약 20)
- 측정된 반응 값이 매우 다르기 때문에 잔차에 중요한 패턴이 없습니다. 약 5, 약 100, 약 500의 3개 값 블록이 있는 것 같습니다. 검출 한계가 5에서 500 이하입니까? 분석은 결과의 3개 블록을 분류하여 수행할 수 있습니다. 이 변형된 반응에 순서형 로지스틱 모델을 적용하면 연속 반응과 비슷한 결과를 얻을 수 있습니다. C/D의 비율이 40/60 또는 30/70이면 분리까지의 시간이 단축됩니다. 이 영역의 검증 지점은 발견된 최적의 검증을 위해 흥미로울 수 있습니다.
- "혼합물 품질" 응답에 대해서는 평가인 것 같으므로 모델링 유형을 "서수"로 전환하고 로지스틱 모델을 작성하는 것이 좋습니다. 순위 순서(최고 1개 또는 최악 1개)가 무엇인지 모르기 때문에 분석을 위해 생성된 스크립트를 사용하고 필요한 경우 바람직도를 변경하고 두 응답 최적 사이의 절충안을 찾아야 하는지 확인할 수 있습니다. .
제안된 다양한 옵션과 모델을 테스트하는 데 사용한 스크립트를 저장했습니다.
귀하의 답변을 분석할 수 있는 몇 가지 옵션을 찾으시기 바랍니다.
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?다음은 몇 가지 생각입니다.
1. 반응 변수가 까다롭습니다. 시간 응답이 특이합니다. 차별 문제가 있는 것 같거나 데이터가 잘립니다(값 5와 500, 제 추측으로는 500은 분리되지 않은 것 같습니다). "품질 점수"에는 차별이 없습니다. 순서 척도에는 최소 5개의 범주가 있어야 하며 여러 평가자를 사용해야 합니다. 또한 시간과도 잘 연관되지 않습니다. 이는 두 가지 응답에 대해 절충안이 있을 가능성이 높다는 것을 의미합니다.
2. 혼합물 분석은 일반적인 DOE 분석이 아닙니다. 항과 상호 작용(실제로는 비선형 효과) 사이에 공선성이 있을 가능성이 높습니다. 모델 가정, 특히 독립성이 위반되면 평소처럼 p-값을 사용할 수 없습니다. 또한 R^2는 과장된 것 같습니다. 이러한 구성 요소가 중요하다는 것을 이미 알고 있으므로 그다지 큰 문제는 아닙니다. 혼합물 설계는 (스크리닝이 아닌) 최적화에 편향되어 있습니다.
3. SME와 함께 혼합물 프로파일러를 사용하십시오. 그것이 의미가 있는지 확인하십시오. 그런 다음 결과를 복제하십시오 ...
마지막으로 혼합물에 대해 읽어볼 수도 있습니다. 코넬이 허용되는 표준입니다.
Cornell, John (1990) " 혼합물, 설계, 모델 및 분석 실험 " Wiley (ISBN:047152221X)
Re: 혼합물 DOE에 대한 효과 요약을 효과적으로 사용하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @Victor_G @statman
상세한 답변 감사드립니다! 두 분 모두 테스트와 관련하여 차별이 다소 어려워 측정에 약간의 노이즈가 추가되는 몇 가지 문제를 제기했습니다. 분석 측면에서 복잡한 혼합물 상호 작용으로 인해 R^2가 아닌 RMSE를 사용하여 데이터를 분석하는 것이 어떤 좋은 방법인지에 대한 아이디어를 얻기 시작했습니다. 아직 확신할 수 없는 한 가지는 모델에 의한 예측을 개선하기 위해 적절한 용어(및 선을 그릴 위치)를 제거하는 것입니다. 다른 사람에게 오해를 주고 싶지 않기 때문에 조심하고 싶습니다.
교과서에 있는 제안을 감사합니다! 이것은 제가 찾고 있던 것이며 이에 대해 더 자세히 읽기 시작할 것입니다.
감사해요
