混合実験とコスト関数こんにちは、
成分 I_1、I_2、... I_9 の混合データがあります。これは混合データなので、合計は 1 になります。応答は y です。9 つの成分のうち、6 つにはコストが関連付けられており、I_1 - I_6 とします。新しい列を作成します: C = p1*I_1 + p2*I_2 + ... + p6*I_6。これにより、単位重量あたりの合計コストが示されます。次に、y の混合応答表面モデルを実行します。ただし、最適化するときには、コスト列 C を考慮に入れて、コスト C を最小限に抑えながら最適なソリューションを見つけます。
どうすればいいでしょうか?
ありがとう、
実験計画法混合実験とコスト関数について適合モデルの予測式を保存します。グラフ > プロファイラーを選択し、モデルとコスト式の列を選択します。これで、両方がプロファイラーに表示され、共同最適化が可能になります。
混合実験とコスト関数についてマークさん、本当にありがとう！
混合実験とコスト関数についてこの投稿で説明されている共同最適化に関して質問があります。
1. 共同で最適化する必要がある応答が 10 個ある場合はどうなりますか? JMP はこれを処理できますか?
2. 質問 1 の理由は、グラフ > プロファイラーを使用して 6 つの最適化された 6 つの応答を同時に実行すると、一部の応答の値が列プロパティ > 応答制限で指定された範囲から大幅に外れるためです。たとえば、1 つの応答に制限 (47、52) がある場合、最適化された値は 15298 ですが、他の場合には値が負になり、これはまったく受け入れられません。
ありがとう、
混合実験とコスト関数について1. はい。
2. 応答制限列プロパティは、応答の望ましさを定義します。これは最適化を制約するのではなく、最適化を導きます。望ましい範囲 (47,52) の応答が応答を最大化することを目指す場合、ソリューションは 52 を超える可能性があります。線形回帰モデルでは、応答が制約なしで負の無限大から正の無限大までの範囲になる可能性があると想定しているため、応答の予期しない範囲が発生する場合があります。(47,52) の例は、ターゲットに一致させたい場合ですか?
混合実験とコスト関数についてはい、その通りです。以下は応答の一例です。
他の回答にも同様に、独自の制限を設けて実行します。ただし、望ましさを最大化するをクリックすると、材料設定の選択に対する回答の一部に負の値が表示されます。他の回答の一部は、極端に正の値になります。
混合実験とコスト関数についてまず、目標ドロップダウン メニューを使用して、下限および上限の望ましさの値を設定することをお勧めします。これはプロファイラーの癖です。0 または 1 に変更しないことをお勧めします。変更すると、係数設定を最適化する内部アルゴリズムが無効になる可能性があります。ターゲットが間隔の中央に配置されていない場合は、中間の値を変更しても問題ありません。
ターゲットに一致することを目標とする応答の例は役に立ちます。これらの値は目標です。保証されるものではありません。応答が複数ある場合、最適化によってすべての応答の目標を達成できない可能性があります。
重要度の値をデフォルトの 1 から変更しました。この値は、1 つ以上の応答を強調するのに役立ちます。結合望ましさは、この値を個々の望ましさの積の累乗として使用するため、大きな数値は必要ありません。数値が大きいと、1 つの応答によって最適化がハイジャックされる可能性があります。
非現実的な高い予測については、適合するモデルの問題であり、応答制限が実際には応答の範囲を制限しないという事実によるものです。線形回帰モデルでは、応答の範囲が負の無限大から正の無限大までであると想定しています。最大化の目標と (下限、上限) の範囲を設定すると、別の応答が満たされる場合は上限で十分ですが、そうでない場合は応答が制限されません。
ドメインの専門知識があれば、1 つ以上の因子設定を手動で調整して、このような応答を適切なレベルまで下げることができるかもしれません。その後、この因子をロックして、JMP が最適化中にこの因子を変更しないようにすることができます。このアプローチにより、JMP は最適化中にロック解除された因子のみを使用するようになります。
混合実験とコスト関数についてどうもありがとうございます！
混合実験とコスト関数についてこんにちは、マークさん
混合モデリングの議論に関しては、JMP の一貫性に苦労しています。
添付の表は私が使用しているものです。添付のモデルは、段階的に選択した後の混合応答面です。プロファイラーが不合理で、範囲外になっていることにお気づきでしょう。各コンポーネントには独自の制限があります。私は何か間違ったことをしていて、簡単に修正できることを願っています。
ご協力をよろしくお願いいたします。
混合実験とコスト関数についてこのような動作はこれまで見たことがありません。問題を解決するには、JMP テクニカル サポート ( support@jmp.com ) に問題を送信することをお勧めします。提供できる解決策があれば、ここで報告してください。
混合実験とコスト関数について議論を中断して申し訳ありませんが、混合設計にステップワイズ法を使用するのはなぜですか? 事前にモデルを念頭に置いておく必要があります。すべての分析はモデルに依存します。モデルに含まれるものや含まれないものを変更すると、分析も変わります。
混合実験とコスト関数についてデータ テーブルのすべての行が 1 に加算されるわけではないことに気付きました。近いですが、正確ではありません。これが問題の原因ではないかと考えています。たとえば、列プロパティの X1 の範囲は 0.3 ～ 0.7 です。しかし、実際の範囲は約 0.32 ～ 0.73489 です。
これらの違いは小さいように思えるかもしれませんが、それがあなたが発見している問題の一部を引き起こしているのではないかと私は思っています。行の合計が 1 にならない場合、JMP は自動的に値を再スケールして 1 になるようにします (現在それが行われていると思います)。したがって、範囲はあなたが指定したものと異なる場合があります。
