Combinazioni non consentite non funzionantiCIAO,
Sto cercando di creare combinazioni non consentite nel mio progetto personalizzato.
Ho un fattore con due livelli categoriali: No ChCl e ChCl e un fattore con tre rapporti molari ChCl (categoriali): 0, 1 e 2
Voglio creare una combinazione non consentita in cui non sia possibile ottenere 'No ChCl' e un rapporto molare pari a 0.
ChCl== "No ChCl" e rapporto molare ChCl== '0'
Ma il progetto prevede ancora una combinazione di No ChCl e 0. Cosa sto sbagliando?
i migliori saluti, Freya
Progettazione degli esperimentiRe: Combinazioni non consentite non funzionantiCaro @frejam ,
Grazie al tuo contributo sono riuscito a realizzare un progetto personalizzato con vincoli di fattore per realizzare la combinazione non consentita.
((JMP18)
Si prega di consultare la tabella allegata: è questo ciò di cui si ha bisogno?
Per capire cosa è andato storto nel tuo esempio, sarebbe molto utile se potessi condividere la tua tabella DOE.
Brasile
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiCiao Giorgio,
Nemmeno nel tuo esempio funziona, secondo me?
Quindi qui ho applicato il vincolo, ma ho ancora una combinazione in cui il rapporto molare (ML HBA) è 0 e HBA è ChCl.
Ciò che voglio è che se HBA = ChCl allora ML HBA dovrebbe essere >0, o se HBA = No ChCl allora ML HBA = 0. Ha senso? Ho allegato la mia tabella DoE (spero)
Cordiali saluti Freja
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiCiao @frejam ,
Consiglierei di impostare il fattore ML HBA come un numero discreto con tre livelli anziché un fattore categoriale a 3 livelli, poiché l'ordinamento tra i livelli viene preso in considerazione con il tipo di fattore numerico discreto e, da quello che vedo, si adatta meglio al tuo progetto sperimentale. Facilita anche la creazione del vincolo delle combinazioni non consentite.
Se imposto le combinazioni non consentite in questo modo:
Oppure in una versione script:
HBA == "ChCl" & ML HBA <= 0.5 | HBA == "No HBA" & ML HBA >= 0.5
Quindi il progetto generato sembra rispettare il vincolo desiderato:
Ecco lo script per generare il progetto (ho ipotizzato un modello con effetti principali e interazioni a 2 fattori):
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Continuous, 1, 2, "Molar ratio HBD", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"Oxalic acid", "Citric acid"}, "HBD", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"ChCl", "No HBA"}, "HBA", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 1, 2}, "ML HBA", 0 ),
Set Random Seed( 2109323028 ), Number of Starts( 3867 ), Add Term( {1, 0} ),
Add Term( {1, 1} ), Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {4, 1} ),
Add Potential Term( {4, 2} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {4, 1} ),
Add Term( {3, 1}, {4, 1} ), Set Sample Size( 18 ),
Disallowed Combinations(
HBA == "ChCl" & ML HBA <= 0.5 | HBA == "No HBA" & ML HBA >= 0.5
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
E potete trovare la tabella dati allegata.
L'analisi deve essere eseguita con attenzione, poiché potrebbe esserci un effetto annidato di "ML HBA" all'interno di "HBA": il livello 0 per il fattore "ML HBA" è accessibile solo per il livello No HBA del fattore "HBA".
Spero che questa risposta ti aiuti,
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiCiao Vittorio,
Grazie mille per l'aiuto. Questa era esattamente la soluzione di cui avevo bisogno:)
Cordiali saluti, Freja
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiCiao di nuovo,
Puoi spiegare meglio cosa intendi con questa frase?:
"L'analisi deve essere eseguita con attenzione, poiché potrebbe esserci un effetto annidato di "ML HBA" all'interno di "HBA": il livello 0 per il fattore "ML HBA" è accessibile solo per il livello No HBA del fattore "HBA".
Vedo che ottengo un punteggio molto basso per HBA e ML HBA (<0,4) nella mia analisi di potenza quando metto il vincolo. È questo l'effetto di cui parli sopra e hai suggerimenti per migliorarlo?
Mi scuso per tutte queste domande, ma sono nuovo nella progettazione DoE.
Cordiali saluti, Freja
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiCiao @frejam ,
Cosa intendo con:
"L'analisi deve essere eseguita con attenzione, poiché potrebbe esserci un effetto annidato di "ML HBA" all'interno di "HBA": il livello 0 per il fattore "ML HBA" è accessibile solo per il livello No HBA del fattore "HBA".
I fattori "HBA" e "ML HBA" non sono indipendenti, poiché i livelli di "ML HBA" dipendono dalla scelta del livello per "HBA". Questa situazione riduce l'effettiva rilevazione di questi effetti, poiché non sono indipendenti (puoi vedere nella tua analisi di potenza). Potrebbe non esserci una soluzione a questo, aumentare la dimensione del campione potrebbe aiutare ma non risolverà completamente il problema.
Ad esempio, se HBA è impostato su "No HBA", l'unico valore possibile per "ML HBA" è 0. Questa dipendenza crea un effetto di annidamento: "ML HBA" è annidato nel fattore "HBA". Oppure se vuoi vedere questa situazione e il tuo progetto sperimentale in modo più semplice e grafico:
Vediamo come questa situazione potrebbe avere un impatto sul tuo modello di regressione attraverso un esempio simulato. Ho creato una formula di risposta Y con la seguente equazione:
Se clicchiamo semplicemente sullo script "Modello" con il modello assunto dal progetto generato (o utilizziamo lo script "Adatta minimi quadrati (normale)"), con tutti gli effetti principali e le interazioni a 2 fattori stimati in modo indipendente, riscontriamo alcuni errori dovuti alla non indipendenza tra ML HBA e HBA:
- È stato aggiunto un pannello " Dettagli singolarità " che mostra le dipendenze lineari tra i nostri predittori:
- Osservando il pannello " Riepilogo effetti ", non tutti gli effetti possono essere stimati (anche se abbiamo generato un progetto in grado di adattarsi a questi termini/effetti):
- Osservando il pannello " Stime dei parametri ", vediamo che gli effetti principali HBA e ML HBA sono considerati distorti (e stimati con un errore standard relativamente ampio), il che, ancora una volta, indica che non potevano essere stimati in modo indipendente:
Tutte queste informazioni indicano che il nostro modello di regressione potrebbe non essere appropriato nel contesto dei fattori nidificati. Per risolvere questo problema, puoi specificare manualmente gli effetti contenuti nel tuo modello di regressione tramite la piattaforma Fit Model per includere un effetto di nidificazione di ML HBA all'interno di HBA:
Per creare un'annidamento tra fattori, puoi controllare questa sezione della Guida JMP: Esempio di un modello di effetti casuali annidati a due fattori (jmp.com)
Poiché non tutti i fattori sono incrociati, è possibile stimare solo le interazioni a 2 fattori per i fattori che non sono annidati. In questo caso, potresti aggiungere interazioni tra "HBD" e "Molar ratio HBD", "HBD" e "HBA" e "Molar ratio HBD" e "HBA".
Eseguendo questo modello (usa lo script "Fit Least Squares (nested)"), puoi vedere che non c'è più alcuna singolarità, tutti gli effetti possono essere stimati e nessun coefficiente dei termini è distorto. Puoi anche vedere che i coefficienti per i termini sono vicini a quello specificato nella formula vista prima, quindi il modello completo sembra essere abbastanza appropriato:
Naturalmente, a seconda della tua metrica di performance (RMSE, R² e R² aggiustato, significatività statistica, criterio informativo come AICc e BIC, ...), potresti ulteriormente perfezionare il modello. Ma dovresti iniziare prima con il tuo modello completo assunto dal tuo progetto sperimentale.
Unisco la tabella dati con tutti gli script e le formule utilizzati per questo esempio.
Spero che questo esempio vi aiuti a comprendere meglio la sfida di analizzare i fattori nidificati in DoE.
Migliore,
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiGrazie mille per la tua spiegazione con esempi, Victor. Mi ha davvero aiutato a capire cos'è l'effetto annidato e come superarlo. Cercherò di applicarlo al mio progetto.
Cordiali saluti, Freja
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiCiao @frejam ,
Guardando il nuovo post Design of Experiment - Optional Mixture Additives , mi chiedo se la tua situazione non sia simile (dato che i fattori HBA e ML HBA sono correlati?) e se il design richiesto non sia più semplice di quello che ho suggerito?
Avrebbe senso per la tua configurazione sperimentale considerare la creazione di un progetto con 3 fattori:
- Rapporto molare HBD: fattore continuo, intervallo 1-2
- HBD: fattore categoriale a 2 livelli, acido ossalico o acido citrico
- ML HBA: fattore continuo, intervallo 0-2
Questa configurazione consente di evitare fattori annidati, semplificare l'analisi e coprire uno spazio sperimentale più ampio e continuo. La situazione con "No HBA" sarebbe rappresentata quando ML HBA ha il valore 0.
Per avere tre livelli per i fattori ML HBA, è possibile immettere l'effetto quadratico di questo fattore nel pannello Modello:
Il design ottenuto con il numero predefinito di esecuzioni appare così:
Ecco lo script per generare il design:
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Continuous, 1, 2, "Molar ratio HBD", 0 ),
Add Factor( Categorical, {"Oxalic acid", "Citric acid"}, "HBD", 0 ),
Add Factor( Continuous, 0, 2, "ML HBA", 0 ), Set Random Seed( 1591090212 ),
Number of Starts( 109881 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Add Term( {1, 1}, {3, 1} ), Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {3, 2} ),
Set Sample Size( 12 ), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
E la tabella dati di progettazione è allegata. Sentiti libero di adattare la dimensione del campione e il modello assunto alle tue esigenze.
Spero che questo suggerimento possa aiutarti e semplificare la tua progettazione e il tuo progetto,
Re: Combinazioni non consentite non funzionantiCiao Vittorio,
Grazie per aver seguito la questione. Cambiare il rapporto molare in continuo come hai suggerito migliora la potenza del mio design. Quindi userò sicuramente questo approccio. Grazie mille.
Cordiali saluti, Freja
