허용되지 않는 조합이 작동하지 않습니다안녕,
맞춤형 디자인에서 허용되지 않는 조합을 만들려고 노력하고 있습니다.
두 가지 범주적 수준(ChCl 없음 및 ChCl)을 갖는 요인과 세 가지 ChCl 몰 비율(범주적)을 갖는 요인(0, 1 및 2)이 있습니다.
'ChCl 없음'과 몰 비율 0이 생성될 수 없는 허용되지 않는 조합을 만들고 싶습니다.
ChCl== "ChCl 없음" & 몰 비율 ChCl== '0'
하지만 설계는 여전히 No ChCl과 0의 조합을 만듭니다. 내가 무엇을 잘못하고 있는 걸까요?
안부 인사, 프레자
실험 설계Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음친애하는 @frejam 님 ,
귀하의 의견을 바탕으로 허용되지 않는 조합을 만드는 요인 제약 조건이 있는 사용자 정의 디자인을 만들 수 있었습니다.
((주)엠피18)
첨부된 표를 보세요. 필요한 것이 맞나요?
귀하의 예에서 문제가 발생한 이유를 이해하려면 DOE 표를 공유해 주시면 큰 도움이 될 것 같습니다.
브르
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음안녕하세요 조지,
귀하의 예에서도 작동하지 않는 것 같습니다.
그래서 여기서 제약조건을 적용했지만, 여전히 몰비(ML HBA)가 0이고 HBA가 ChCl인 조합을 적용했습니다.
내가 원하는 것은 HBA = ChCl이면 ML HBA가 >0이어야 하고, HBA = No ChCl이면 ML HBA = 0이어야 한다는 것입니다. 말이 되나요? 내 DoE 표를 첨부했습니다(바라건대요)
안부 인사 프레자
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음안녕하세요 @frejam ,
3단계 범주형 요인 대신 3단계의 이산 숫자 요인으로 요인 ML HBA를 설정하는 것이 좋습니다. 수준 간의 순서가 이산 숫자 요인 유형에서 고려되고, 제가 보기에 실험 설계에 더 잘 맞기 때문입니다. 또한 허용되지 않는 조합 제약 조건을 만드는 데 도움이 됩니다.
만약 다음과 같이 허용되지 않는 조합을 설정한다면 :
또는 스크립트 버전에서는 :
HBA == "ChCl" & ML HBA <= 0.5 | HBA == "No HBA" & ML HBA >= 0.5
그러면 생성된 디자인은 원하는 제약 조건을 준수하는 것 같습니다.
디자인을 생성하는 스크립트는 다음과 같습니다(주효과와 2가지 요인 상호 작용이 있는 모델을 가정했습니다).
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}
)
데이터표를 첨부하였습니다.
분석은 신중하게 수행해야 합니다. "HBA" 내부에 "ML HBA"의 중첩된 효과가 있을 수 있기 때문입니다. "ML HBA" 요인의 수준 0은 "HBA" 요인의 HBA 없음 수준에서만 접근할 수 있습니다.
이 답변이 도움이 되길 바랍니다.
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음안녕하세요 빅터,
도와주셔서 정말 감사합니다. 이게 바로 제가 필요로 했던 솔루션이었어요:)
감사합니다, 프레자
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음안녕하세요,
이 문장이 무슨 뜻인지 자세히 설명해 주시겠습니까?:
"ML HBA"의 중첩된 효과가 "HBA" 내부에 있을 수 있으므로 분석은 신중하게 수행되어야 합니다. 요인 "ML HBA"의 수준 0은 요인 "HBA"의 수준 HBA 없음에서만 액세스할 수 있습니다.
제약 조건을 적용했을 때 전력 분석에서 HBA와 ML HBA에 대해 매우 낮은 점수(<0.4)를 얻는 것을 알 수 있습니다. 위에서 언급한 효과가 맞습니까? 이를 개선하기 위한 제안이 있습니까?
질문이 너무 많아서 죄송합니다. 저는 DoE 설계 초보자이거든요.
감사합니다, 프레자
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음안녕하세요 @frejam ,
내가 말하고자 하는 것은 :
"ML HBA"의 중첩된 효과가 "HBA" 내부에 있을 수 있으므로 분석은 신중하게 수행되어야 합니다. 요인 "ML HBA"의 수준 0은 요인 "HBA"의 수준 HBA 없음에서만 액세스할 수 있습니다.
"HBA"와 "ML HBA" 요인은 독립적이지 않습니다. "ML HBA" 수준은 "HBA" 수준 선택에 따라 달라지기 때문입니다. 이러한 상황은 이러한 효과의 효과적인 감지를 감소시킵니다. 독립적이지 않기 때문입니다(전력 분석에서 확인할 수 있습니다). 이에 대한 해결책이 없을 수 있으며, 샘플 크기를 늘리면 도움이 될 수 있지만 문제를 완전히 해결할 수는 없습니다.
예를 들어, HBA가 "No HBA"로 설정된 경우 "ML HBA"에 대한 유일한 가능한 값은 0입니다. 이 종속성은 중첩 효과를 생성합니다. "ML HBA"는 요인 "HBA" 내에 중첩됩니다. 또는 이 상황과 실험 설계를 보다 쉽고 그래픽하게 보고 싶다면:
시뮬레이션된 예를 통해 이 상황이 회귀 모델에 어떤 영향을 미칠지 살펴보겠습니다. 다음 방정식을 사용하여 응답 공식 Y를 만들었습니다.
생성된 설계에서 가정된 모델로 스크립트 "모델"을 클릭하거나 스크립트 "적합 최소 제곱법(정규)"을 사용하고 모든 주요 효과와 2요인 상호 작용을 독립적으로 추정하면 ML HBA와 HBA 간의 비독립성으로 인해 일부 오류가 발생합니다.
- 예측 변수 간의 선형 종속성을 보여주는 " 특이점 세부 정보 " 패널이 추가되었습니다.
- " 효과 요약 " 패널을 살펴보면 모든 효과를 추정할 수 있는 것은 아닙니다(이러한 용어/효과에 맞는 디자인을 생성한 경우에도 마찬가지입니다).
- " 매개변수 추정 " 패널을 살펴보면 주요 효과인 HBA와 ML HBA가 편향되어 있고(비교적 큰 표준 오차로 추정됨) 이는 다시 말해 이들이 독립적으로 추정될 수 없음을 나타냅니다.
이러한 모든 정보는 우리의 회귀 모델이 중첩된 요인의 맥락에서 적절하지 않을 수 있다는 것을 보여줍니다. 이 문제를 해결하기 위해 Fit Model 플랫폼을 통해 회귀 모델에 포함된 효과를 수동으로 지정하여 HBA 내에 ML HBA의 중첩 효과를 포함할 수 있습니다.
요인 간 중첩을 생성하려면 JMP 도움말의 이 섹션을 확인할 수 있습니다: 2요인 중첩 임의 효과 모델 예제(jmp.com)
모든 요인이 교차되지 않으므로 중첩되지 않은 요인에 대해서만 2-요인 상호 작용을 추정할 수 있습니다. 이 경우 "HBD"와 "몰 비율 HBD", "HBD"와 "HBA", "몰 비율 HBD"와 "HBA" 간의 상호 작용을 추가할 수 있습니다.
이 모델을 실행하면(스크립트 "Fit Least Squares (nested)" 사용) 더 이상 특이점이 없고, 모든 효과를 추정할 수 있으며, 항목 계수가 편향되지 않은 것을 볼 수 있습니다. 항목 계수가 이전에 본 공식에 지정된 항목 계수와 가까운 것을 볼 수도 있으므로 전체 모델이 매우 적절한 것으로 보입니다.
물론, 성과 지표(RMSE, R² 및 R² 조정, 통계적 유의성, AICc 및 BIC와 같은 정보 기준 등)에 따라 모델을 더욱 세분화할 수 있습니다. 하지만 먼저 실험 설계에서 가정한 완전한 모델로 시작해야 합니다.
이 예제에 사용된 모든 스크립트와 수식을 데이터 테이블에 결합합니다.
이 예제가 DoE에서 중첩된 요소를 분석하는 데 따르는 어려움을 더 잘 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
최상의,
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음Victor, 예를 포함한 설명에 정말 감사합니다. 중첩 효과가 무엇이고 어떻게 극복하는지 이해하는 데 정말 도움이 되었습니다. 제 디자인에 적용해 보도록 하겠습니다.
감사합니다, 프레자
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음안녕하세요 @frejam ,
새로운 게시물 인 실험 설계 - 선택적 혼합 첨가제를 살펴보니 귀하의 상황이 비슷하지 않은지(HBA 요인과 ML HBA가 관련되어 있기 때문에?) 궁금하고, 제안한 것보다 필요한 설계가 더 간단할 수도 있지 않을까요?
실험 설정에서 3가지 요소를 고려하여 설계하는 것이 합리적일까요?
- 몰 비율 HBD : 연속 인자, 범위 1-2
- HBD : 2단계 범주형 인자, 옥살산 또는 구연산
- ML HBA : 연속 인자, 범위 0-2
이 설정은 중첩된 요인을 피하고, 분석을 간소화하며, 더 광범위하고 연속적인 실험 공간을 포괄할 수 있습니다. "HBA 없음"의 상황은 ML HBA의 값이 0일 때 표현됩니다.
ML HBA 요인에 대해 세 가지 수준을 가지려면 모델 패널에 이 요인의 2차 효과를 입력할 수 있습니다.
기본 실행 횟수를 사용하여 얻은 디자인은 다음과 같습니다.
디자인을 생성하는 스크립트는 다음과 같습니다.
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}
)
그리고 설계 데이터 테이블이 첨부되어 있습니다. 샘플 크기와 가정 모델을 필요에 맞게 자유롭게 조정하세요.
이 제안이 귀하에게 도움이 되고 귀하의 디자인과 프로젝트를 단순화하기를 바랍니다.
Re: 허용되지 않는 조합이 작동하지 않음안녕하세요 빅터,
이에 대해 후속 조치를 취해 주셔서 감사합니다. 제안하신 대로 몰 비율을 연속으로 변경하면 설계의 힘이 향상됩니다. 그래서 저는 이 접근 방식을 확실히 사용할 것입니다. 정말 감사합니다.
감사합니다, 프레자
