Mischungsexperiment und KostenfunktionHallo,
Ich habe Mischungsdaten mit den Bestandteilen I_1, I_2, ... I_9. Sie ergeben zusammen 1, da es sich um Mischungsdaten handelt. Die Antwort ist y. Von den 9 Bestandteilen sind 6 mit Kosten verbunden, sagen wir I_1 - I_6. Ich erstelle eine neue Spalte: C = p1*I_1 + p2*I_2 + ... + p6*I_6. Dies ergibt die Gesamtkosten pro Gewichtseinheit. Jetzt führe ich ein Mischungsreaktionsflächenmodell für y aus. Aber wenn ich es optimieren möchte, berücksichtige ich gerne die Kostenspalte C und finde die optimale Lösung, während ich gleichzeitig die Kosten C minimiere.
Wie würde ich das machen?
Danke,
VersuchsplanungBetreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionSpeichern Sie die Vorhersageformel für das angepasste Modell. Wählen Sie Graph > Profiler und wählen Sie die Spalten Modell und Kostenformel aus. Jetzt werden beide im Profiler für die gemeinsame Optimierung angezeigt.
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionVielen Dank, Mark!
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionIch habe eine Frage zur Gelenkoptimierung, wie sie in diesem Beitrag beschrieben wird.
1. Was ist, wenn wir 10 Antworten haben, die gemeinsam optimiert werden müssen? Kann JMP damit umgehen?
2. Der Grund für Frage 1 ist, dass, wenn ich 6 Antworten gemeinsam mit Graph > Profiler optimiere, die Werte einiger Antworten deutlich außerhalb des Bereichs liegen, der in Spalteneigenschaft > Antwortgrenze angegeben ist. Wenn beispielsweise eine Antwort eine Grenze (47, 52) hat, ist der optimierte Wert 15298, während in anderen Fällen der Wert negativ ist, was überhaupt nicht akzeptabel ist.
Danke,
Betreff: Mischungsexperiment und Kostenfunktion1. Ja.
2. Die Spalteneigenschaft „Antwortgrenzen“ definiert, wie wünschenswert die Antwort ist. Sie schränkt die Optimierung nicht ein, sondern leitet sie. Wenn die Antwort mit einem wünschenswerten Bereich von (47,52) darauf abzielt, die Antwort zu maximieren, kann die Lösung 52 überschreiten. Manchmal liegt der unerwartete Bereich der Antwort daran, dass das lineare Regressionsmodell davon ausgeht, dass die Antwort ohne Einschränkung von minus unendlich bis plus unendlich reichen kann. Ist Ihr Beispiel von (47,52) ein Fall, in dem Sie ein Ziel erreichen möchten?
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionJa, das ist richtig. Hier ist ein Beispiel für eine Antwort:
Das Gleiche mache ich für andere Antworten mit ihren eigenen Grenzen. Aber wenn ich auf „Wünschbarkeit maximieren“ klicke, erhalte ich für einige Antworten negative Werte für die Auswahl der Zutateneinstellungen. Einige andere Antworten werden extrem positiv.
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionZunächst empfehle ich, die unteren und oberen Erwünschtheitswerte über das Dropdown-Menü „Ziel“ festzulegen. Dies ist eine Eigenart des Profilers. Es wäre besser, sie nicht auf 0 oder 1 zu ändern. Dadurch könnte der interne Algorithmus, der die Faktoreinstellungen optimiert, außer Kraft gesetzt werden. Es ist in Ordnung, den mittleren Wert zu ändern, wenn das Ziel nicht in der Mitte des Intervalls liegt.
Ihr Beispiel einer Antwort mit dem Ziel, ein Ziel zu erreichen, ist hilfreich. Diese Werte sind ein Ziel. Sie sind nicht garantiert. Wenn Sie mehrere Antworten haben, kann die Optimierung das Ziel möglicherweise nicht für jede Antwort erreichen.
Sie haben den Wert für die Wichtigkeit vom Standardwert 1 geändert. Dieser Wert kann hilfreich sein, um eine oder mehrere Antworten hervorzuheben. Die gemeinsame Erwünschtheit verwendet diesen Wert als Potenz im Produkt der einzelnen Erwünschtheiten, sodass eine große Zahl unnötig ist. Eine große Zahl könnte dazu führen, dass eine einzelne Antwort die Optimierung kapert.
Was die unrealistisch hohen Vorhersagen betrifft, so ist das eine Frage des von Ihnen angepassten Modells und der Tatsache, dass die Antwortgrenzen den Bereich der Antwort hier nicht wirklich begrenzen. Ein lineares Regressionsmodell geht davon aus, dass die Antwort von negativ bis positiv unendlich reichen kann. Das Festlegen eines Maximierungsziels und eines Bereichs (unterer, oberer) bedeutet, dass die Obergrenze gut genug ist, wenn eine andere Antwort erfüllt werden kann, andernfalls begrenzt sie die Antwort jedoch nicht.
Mit Ihrem Fachwissen können Sie möglicherweise eine oder mehrere Faktoreinstellungen manuell anpassen, um eine solche Antwort auf ein vernünftiges Niveau zu bringen. Sie können diesen Faktor dann sperren, sodass JMP ihn während der Optimierung nicht ändern kann. Dieser Ansatz zwingt JMP, während der Optimierung nur die nicht gesperrten Faktoren zu verwenden.
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionVielen Dank!
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionHallo Mark,
Was die Diskussion zur Mischungsmodellierung betrifft, habe ich meine Schwierigkeiten mit der Konsistenz von JMP!
Ich verwende die beigefügte Tabelle. Das beigefügte Modell ist die Mischungsreaktionsfläche nach schrittweiser Auswahl. Sie werden feststellen, dass der Profiler unangemessen und weit außerhalb der Grenzen aussieht. Jede Komponente hat ihre eigenen Grenzen. Ich hoffe, ich mache etwas falsch und das lässt sich leicht beheben.
Ich danke Ihnen im Voraus für Ihre Unterstützung.
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionDieses Verhalten ist mir noch nie aufgefallen. Ich empfehle, Ihr Problem zur Lösung an den technischen Support von JMP ( support@jmp.com ) zu senden. Bitte melden Sie hier alle Lösungen, die sie Ihnen anbieten können.
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionEntschuldigen Sie die Unterbrechung der Diskussion, aber warum verwenden Sie für ein Mischungsdesign die schrittweise Vorgehensweise? Sie sollten á priori ein Modell im Kopf haben. Alle Analysen hängen vom Modell ab. Wenn Sie ändern, was im Modell enthalten ist oder nicht, ändert sich die Analyse.
Betreff: Mischungsexperiment und KostenfunktionMir ist aufgefallen, dass nicht jede Zeile in der Datentabelle 1 ergibt. Sie sind nah dran, aber nicht exakt. Ich frage mich, ob das die Probleme verursacht, die Sie sehen. Beispielsweise haben die Spalteneigenschaften einen X1-Wert zwischen 0,3 und 0,7. Aber die tatsächlichen Bereiche reichen von ungefähr 0,32 bis 0,73489.
Diese Unterschiede mögen gering erscheinen, aber ich frage mich, ob sie einige der von Ihnen festgestellten Probleme verursachen. Wenn eine Zeile nicht zu 1 addiert wird, skaliert JMP die Werte automatisch neu, sodass sie es tun (ich glaube, das ist es, was jetzt passiert). Daher können die Bereiche anders sein als die, die Sie angegeben haben.
