如何有效地將效果匯總用於混合物實驗設計？你好，
我在 JMP 17 上運行了 DOE，並且開始使用效果摘要透過 JMP 解析資料。它是一種四組分混合物。我在 JMP 目錄中觀看了一些關於使用混合物效果摘要的視頻，並一直在關注他們所做的事情（刪除 P 值 > 0.05 的源，如果它上面沒有任何依賴項）。有沒有什麼情況我會偏離這一點？我在下面附上了效果摘要的圖片 - 例如，我是否會刪除來源 A？只是好奇，因為實際的預測圖（也附有），因為 RSq 值有點低。
謝謝！
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 Plot實際情況與預測狀況
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數據探索和視覺化實驗設計分享和交流成果視窗回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？混合物 DOE 分析並不容易；我發現 R² 可以透過刪除三階項來改善
回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？您應該使用 Mixture Profiler 來評估混合物設計。
回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？大家好，
感謝您的回覆 - 我已附上我一直在使用的 JMP 表的匿名版本。對於更多背景知識，以下是我一直在嘗試分析數據的方法。在我的四個組件之間，我使用了 Scheffe 立方體並刪除了一些高階項並單獨擬合。然後，我查看效果摘要並刪除 P 值 >0.05 的效果，因為它們不是包含其上方效果的效果。之後，我會查看混合分析器或預測分析器，以開始了解混合空間內的權衡。我對此比較陌生，並試圖學習最佳實踐，所以我很感謝您的幫助。
編輯：只是想在閱讀其他一些討論後添加一些額外的背景 - 這些是我們使用的配方的四個核心組成部分，我想確定什麼是具有合理的混合物質量得分和比率的最佳空間和邊界的相分離。我們對某些成分如何影響這些品質有一些直覺，但從未進行過系統性的探索。我一直在使用標準最小二乘法運行模型。
謝謝！
回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？嗨@AutoSetMarmoset ，
您可以編輯您的訊息嗎？沒有附加文件。
作為一般建議，您應該使用設計的預先定義/假設模型來分析資料。
如果必要/可能，您可以透過刪除一些項來最佳化模型，但對於混合設計，不建議使用 p 值來最佳化模型，因為它們可能會有偏差（出於我之前提到的原因）。
您需要使用不同的指標來幫助您找出並平衡一種可能的「正確」模型複雜度與可接受的預測精度。
希望這個回答可以對您暫時有所幫助，
回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？嗨維克多，
再次附上匿名研究，供大家參考。
謝謝
回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？嗨@AutoSetMarmoset ，
看看您的回答“相分離之前的時間”，您的完整假設模型（具有主效應、2 因素交互作用和 3 因素交互作用）似乎做得相當不錯：
- 與反應範圍（從 5 到 500）相比，RMSE 相當低（約 20），
- 殘差沒有顯著的模式，除了由於測量的反應值非常不同之外，您似乎有 3 個值區塊：大約 5、大約 100 和大約 500。可以透過對這 3 個結果區塊進行分箱來完成分析。與連續響應相比，在此轉換後的響應上擬合有序 Logistic 模型會得到類似的結果：C/D 的比率為 40/60 或 30/70 將導致分離之前的時間縮短。在該區域中的驗證點對於驗證所發現的最佳值可能很有趣。
- 關於響應“混合品質”，它似乎是評級，因此我建議將建模類型切換為“有序”並創建邏輯模型。由於我不知道排名順序是什麼（1 最好還是 1 最差？），您可以使用為分析創建的腳本，根據需要更改合意性，並查看是否必須在兩個響應最佳值之間找到折衷方案。
我保存了用於測試建議的各種選項和模型的腳本。
我希望你能找到一些選項來分析你的回答，
回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？以下是一些想法：
1. 響應變數具有挑戰性。時間響應不尋常。似乎有歧視問題或資料被截斷（值 5 和 500，我的猜測是 500 沒有分隔）？ 「品質分數」缺乏歧視（您的序數量表應至少有 5 個類別並使用多個評估員）。它也與時間沒有很好的關聯。這意味著您可能需要權衡這 2 個回應。
2. 混合物分析不是典型的 DOE 分析。項和交互作用之間可能存在共線性（實際上是非線性效應）。您不能像平常那樣使用 p 值，因為違反了模型假設，特別是獨立性。 R^2 也可能被誇大了。這並不是什麼大問題，因為您已經知道這些組件很重要。混合物設計偏向於優化（而不是篩選）。
3. 與您的 SME 一起使用 Mixture Profiler。確保它有意義。然後複製結果...
最後，您可能想閱讀混合物。康乃爾大學是公認的標準。
約翰·康奈爾 (1990)《混合實驗、設計、模型和分析》Wiley (ISBN:047152221X)
回覆：如何有效地使用混合物 DOE 的效果摘要？你好@Victor_G @statman
感謝詳細的回覆！你們倆都提出了我在測試中遇到的一些問題，其中區分有點困難，這增加了測量中的一些噪音。在分析方面，由於複雜的混合交互作用，我開始了解使用 RMSE 而不是 R^2 來分析資料的好方法是什麼。我仍然不確定的一件事是刪除適當的術語（以及在哪裡劃線）以改善模型的預測。我想小心一點，因為我不想誤導別人。
感謝教材的建議！這是我一直在尋找的東西，並將開始閱讀更多相關內容。
謝謝
