許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは、
カスタムデザインで許可されていない組み合わせを作成しようとしています。
2つのカテゴリレベル（No ChClとChCl）を持つ因子と、3つのChClモル比（カテゴリ）（0、1、2）を持つ因子があります。
「ChCl なし」かつモル比 0 を作成できない、許可されない組み合わせを作成したいと思います。
ChCl== "ChClなし" & モル比 ChCl== '0'
しかし、設計では依然として No ChCl と 0 の組み合わせが作成されます。何が間違っているのでしょうか?
よろしく、フレイヤ
実験計画法Re: 許可されていない組み合わせが機能しない親愛なる@frejam様、
あなたの入力により、許可されていない組み合わせを作成するための要因制約を含むカスタム設計を作成することができました。
(JMP18)
同封の表をご覧ください。これが必要なものでしょうか?
例で何が間違っていたのかを理解するには、DOE テーブルを共有していただければ非常に助かります。
BR
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは、ジョージさん
あなたの例でもそれが機能するとは思えません。
ここで制約を適用しましたが、モル比 (ML HBA) が 0 で HBA が ChCl の組み合わせのままです。
私が求めているのは、HBA = ChCl の場合、ML HBA は >0 であるべきであり、HBA = No ChCl の場合、ML HBA = 0 であるべきだということです。これで意味が通じますか? DoE テーブルを添付しました (そう願っています)
よろしくフレイヤ
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは@frejam 、
離散数値因子タイプではレベル間の順序が考慮されるため、3 レベルのカテゴリ因子ではなく 3 レベルの離散数値として因子 ML HBA を設定することをお勧めします。これは、私が見る限り、実験設計により適しているからです。また、許可されない組み合わせの制約の作成も容易になります。
禁止される組み合わせを次のように設定した場合:
またはスクリプトバージョンでは:
HBA == "ChCl" & ML HBA <= 0.5 | HBA == "No HBA" & ML HBA >= 0.5
生成されたデザインは、必要な制約を尊重しているように見えます。
以下は、デザインを生成するためのスクリプトです (主効果と 2 因子相互作用を持つモデルを想定しています)。
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}
)
添付のデータテーブルもご覧いただけます。
「HBA」内に「ML HBA」のネストされた効果がある可能性があるため、分析は慎重に行う必要があります。因子「ML HBA」のレベル 0 は、因子「HBA」のレベル No HBA に対してのみアクセスできます。
この回答がお役に立てば幸いです。
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは、ビクターさん
助けてくださって本当にありがとうございます。まさに私が求めていた解決策でした:)
よろしく、フレイヤ
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは、
この文の意味を詳しく説明していただけますか?
「「HBA」内に「ML HBA」のネストされた効果がある可能性があるため、分析は慎重に行う必要があります。因子「ML HBA」のレベル 0 は、因子「HBA」のレベル No HBA に対してのみアクセスできます。」
制約を適用すると、パワー分析で HBA と ML HBA のスコアが非常に低くなることがわかります (<0.4)。これは上で言及されている効果ですか? また、これを改善するための提案はありますか?
質問ばかりで申し訳ありません。私はDoE設計の初心者です。
よろしく、フレイヤ
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは@frejam 、
私が言いたいのは：
「「HBA」内に「ML HBA」のネストされた効果がある可能性があるため、分析は慎重に行う必要があります。因子「ML HBA」のレベル 0 は、因子「HBA」のレベル No HBA に対してのみアクセスできます。」
因子「HBA」と「ML HBA」は独立していません。「ML HBA」のレベルは「HBA」のレベルの選択によって決まるためです。この状況では、これらの効果は独立していないため、効果的な検出が減ります (検出力分析で確認できます)。これに対する解決策はないかもしれません。サンプル サイズを増やすと役立つかもしれませんが、問題を完全に解決することはできません。
たとえば、HBA が「No HBA」に設定されている場合、「ML HBA」の唯一の可能な値は 0 です。この依存関係により、ネスト効果が作成されます。つまり、「ML HBA」は因子「HBA」内にネストされます。または、この状況と実験設計をより簡単にグラフィカルに確認したい場合は、次のようにします。
シミュレーション例を通して、この状況が回帰モデルにどのような影響を与えるかを見てみましょう。次の式で応答式 Y を作成しました。
生成された設計から想定されるモデルを使用してスクリプト「モデル」をクリックするだけの場合（またはスクリプト「最小二乗法（正規）」を使用）、すべての主効果と 2 因子相互作用が個別に推定されると、ML HBA と HBA 間の非独立性によりいくつかのエラーが発生します。
- 「 特異点の詳細」パネルが追加され、予測子間の線形依存関係が表示されます。
- 「 効果の概要」パネルを見ると、すべての効果を推定できるわけではありません (これらの用語/効果に適合できる設計を生成した場合でも)。
- 「 パラメータ推定値」パネルを見ると、主効果 HBA と ML HBA が偏っている(比較的大きな標準誤差で推定されている) ことが示されています。これも、独立して推定できなかったことを示しています。
これらの情報はすべて、ネストされた因子のコンテキストでは回帰モデルが適切ではない可能性があることを示しています。この問題を解決するには、 フィットモデルプラットフォームを通じて回帰モデルに含まれる効果を手動で指定し、HBA 内に ML HBA のネスト効果を含めます。
因子間のネストを作成するには、JMP ヘルプのこのセクションを参照してください: 2 因子ネストランダム効果モデルの例 (jmp.com)
すべての因子が交差しているわけではないため、ネストされていない因子の 2 因子相互作用のみを推定できます。この場合、「HBD」と「モル比 HBD」、「HBD」と「HBA」、「モル比 HBD」と「HBA」の間の相互作用を追加できます。
このモデルを実行すると (スクリプト「Fit Least Squares (nested)」を使用)、特異点がなくなり、すべての効果が推定でき、項の係数に偏りがないことがわかります。項の係数が、前に見た式で指定された係数に近いこともわかります。したがって、完全なモデルは非常に適切であると思われます。
もちろん、パフォーマンス メトリック (RMSE、R²、調整済み R²、統計的有意性、AICc や BIC などの情報基準など) に応じて、モデルをさらに改良することもできます。ただし、まずは実験設計から想定される完全なモデルから始める必要があります。
この例で使用したすべてのスクリプトと数式をデータテーブルに結合します。
この例が、DoE におけるネストされた因子の分析の課題をより深く理解するのに役立つことを願っています。
最高、
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないVictor さん、例を挙げて説明していただき、本当にありがとうございます。ネストされた効果とは何か、それを克服するにはどうすればよいかを理解する上で、本当に役立ちました。自分のデザインに適用してみます。
よろしく、フレイヤ
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは@frejam 、
新しい投稿「実験計画法 - オプションの混合添加剤」を見ると、あなたの状況は似ていないのではないかと思います (因子 HBA と ML HBA は関連しているため)。必要な設計は私が提案したものよりも単純ではないでしょうか。
実験設定において、次の 3 つの要素を含む設計を作成することを検討するのは理にかなっていますか。
- モル比 HBD : 連続係数、範囲 1-2
- HBD: 2レベルカテゴリカル因子、シュウ酸またはクエン酸
- ML HBA: 連続係数、範囲0～2
この設定により、ネストされた要因を回避し、分析を簡素化し、より広く連続した実験空間をカバーできます。 ML HBA の値が 0 の場合、「HBA なし」の状況が表されます。
因子 ML HBA に 3 つのレベルを設定するには、モデル パネルでこの因子の 2 次効果を入力します。
デフォルトの実行回数で得られた設計は次のようになります。
デザインを生成するスクリプトは次のとおりです。
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}
)
設計データテーブルも添付されています。サンプル サイズと想定モデルは必要に応じて自由に調整してください。
この提案があなたのデザインとプロジェクトを簡素化し、お役に立てれば幸いです。
Re: 許可されていない組み合わせが機能しないこんにちは、ビクターさん
この件についてフォローアップしていただきありがとうございます。ご提案のとおり、モル比を連続に変更すると、デザインの威力が向上します。このアプローチを必ず使用します。どうもありがとうございます。
よろしく、フレイヤ
