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Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Hat sich in JMP 18 etwas an der Analyse von Ergebnissen aus Mischungsexperimenten geändert? Unten wird gezeigt, dass die Analyseergebnisse aus genau denselben DOE-Datensätzen unterschiedlich sind

1. DOE Dreikomponentenmischung

JMP 17 Ergebnisse

JMP 18 Ergebnisse

2. DOE drei Mischungskomponenten + ein Prozesseffekt

JMP 17 Ergebnisse

JMP 18 Ergebnisse

In der obigen JMP 18-Analyse ist das Modell anders!

Was hat sich geändert und warum? Anmerkung: Trotz unterschiedlicher Plots und Modellgraphen sind die Vorhersageprofiler von JMP 17 - 18 identisch.

VersuchsplanungBetreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Hallo @frankderuyck ,

Können Sie im ersten Fall einen anonymisierten Datensatz bereitstellen? Sind die Spalteneigenschaften dieselben?

Im zweiten Fall unterscheiden sich die Modelle in den beiden Aufnahmen. Wenn Sie dieselben Modelle verwenden, sollten Sie ähnliche Ergebnisse erzielen.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Meine erste Fallstudie mit drei Komponenten oben war ähnlich der in einer früheren JMP-Webcast-Fallstudie zu Essig/Öl/Wasser unten vorgestellten. Sie können sehen, dass die Darstellung auch meiner ähnelt, aber in JMP 18 nicht dieselbe ist.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Ich erinnere mich, dass die Erklärung für das breite Konfidenzintervall die starke Kollinearität zwischen den Mischeffekten war, was Sinn ergibt; dies wird im JMP 18-Diagramm nicht mehr angezeigt (?)

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Der Link zum Webinar lautet https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Summer-DOE-Series-Mixture-DOE/ba-p/669012

Ich habe grünes Licht bekommen, diesen Datensatz für mein DOE-Training zu verwenden

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Hallo @frankderuyck ,

Aufgrund der Multikollinearität in Mischungsdesigns würde ich die Ergebnisse des ersten Anwendungsfalls anhand von etwas anderem als p-Werten vergleichen.

Auch hier gilt: Ohne einen zu testenden Datensatz ist es schwierig, Ihnen zu helfen, da wir bei diesem Vergleich nur einen Teilüberblick haben.

Versuchen Sie für den ersten Anwendungsfall, wenn das Modell korrekt und in JMP 17 und 18 auf die gleiche Weise eingerichtet ist, die Parameterschätzungen (und Standardabweichungen) sowie auf Metriken mit Schwerpunkt auf Vorhersagbarkeit und Optimierung (wie RMSE) und Residuen/Diagnosediagramme zu betrachten.

Da Sie erwähnt haben, dass der Profiler in verschiedenen Versionen ähnliche Ergebnisse liefert, würde ich vermuten, dass die Unterschiede, die Sie sehen, hauptsächlich auf die Verwendung von Mixture-Designs zurückzuführen sind und nicht auf eine Berechnungsänderung zwischen den Versionen.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Im Anhang finden Sie den DOE-Analysedatensatz

Während meiner Schulung im September habe ich noch JMP 17 verwendet, die Auszubildenden bekamen JMP 18. Es war eine große Überraschung und ärgerlich, dass meine Schulungsergebnisse von 17 anders waren! Meine sind ähnlich (dieselben Daten) wie die im Webinar oben vorgestellten, glaube ich auch mit JMP 17.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Seltsam, ich habe Ihre Datentabelle verwendet und sowohl 17 als auch 18 analysiert. Der einzige Unterschied, den ich festgestellt habe, waren die Vertrauensgrenzen in den Diagrammen „Tatsächlich“ und „Vorhergesagt“ (Hebelwirkung). Alle anderen Statistiken waren identisch (ich habe Ihr geskriptetes Anpassungsmodell verwendet).

JMP18

JMP17

 

 

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Die Frage ist tatsächlich: Warum?

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Das JMP 17-Diagramm sollte aufgrund der sehr starken Kollinearität zwischen den Mischungskomponenten genauer sein; die Grenzen von JMP 18 sind meiner Meinung nach zu eng?

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Ja, aber in Ihrem ursprünglichen Beitrag waren die Statistiken auch anders. Das scheint kein JMP-Problem zu sein.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Ich bin mir nicht sicher, ob das richtige Wort richtig ist ... anders, ja. Es scheint, dass die JMP18-Version eher wie ein Leverage-Diagramm aussieht als die von JMP17. Normalerweise sind diese Diagramme in der Mitte am schmalsten und weiten sich zu den Enden hin aus. Kollinearität ist normalerweise eine Ansammlung von Punkten in der Mitte.

https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/#page/jmp/effect-leverage-plots.shtml?os=mac&source=application%23ww184200

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Das DOE-Analyseskript ist sowohl in JMP 17 als auch in JMP 18 hundertprozentig reproduzierbar. Beim Ausführen des zweiten, in JMP 17 entwickelten DOE-Analyseskripts (Mischung + Prozesseffekt) ist in JMP 18 neben dem Vorhersagediagramm auch das Modell anders (?). Die Vorhersageprofiler sind immer gleich.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Da im Fall 1 der Datensatz und das Analyseskript im Fall 2 genau gleich sind, sind jetzt tatsächlich auch die Ergebnisse unterschiedlich.

Der einzige Unterschied besteht in den beiden JMP-Versionen

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Ich bin verwirrt. Ich habe oben die Ausgabemodelle für 17 und 18 gepostet. Sie sind identisch. Der einzige Unterschied ist das Leverage-Diagramm. Sie müssen in den beiden Versionen einige Einstellungen unterschiedlich festgelegt haben.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Hallo @frankderuyck ,

Ich habe möglicherweise einen Hinweis auf die Unterschiede in den Diagrammen gefunden.

• Wenn Sie in JMP 17 die Bereiche des Diagramms „Tatsächliche Werte versus Vorhersagewerte“ erweitern, scheint das Diagramm mit einem Antwortmittelwert von 0 erstellt zu sein (das Konfidenzband ist symmetrisch um 0):
  
  Vielleicht wurde die Modellierung ohne Achsenabschnitt von Mischmodellen (fälschlicherweise?) in eine Modellierung mit Achsenabschnitt = 0 übersetzt, weshalb das Konfidenzband groß und nicht symmetrisch um den Antwortmittelwert ist.
• In JMP 18 beobachten Sie diese Situation nicht, da die Konfidenzbänder symmetrisch um den Antwortmittelwert (5,88) liegen:
  

Bin neugierig, ob irgendwelche Entwickler diesen Unterschied in den Plots bestätigen oder darüber informieren könnten. @Ryan_Lekivetz ?

Am besten,

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Hallo @frankderuyck ,

Bei Fragen dieser Art empfehle ich Ihnen, sich an den technischen Support von JMP zu wenden ( support@jmp.com ). Senden Sie Beispieldaten mit gespeicherten Skripten, damit die Analyse so einfach wie möglich genau so nachgestellt werden kann, wie Sie sie durchgeführt haben. Sie benötigen außerdem Informationen zu den von Ihnen verwendeten JMP-Versionen.

Grüße,

Phil

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

OK, Phil, ich habe den technischen Support über diese Diskussion informiert

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Der technische Support wird der Sache sicherlich auf den Grund gehen. Ich glaube jedoch, dass @Victor_G da etwas auf der Spur sein könnte. Ich empfehle Leuten, die Mischmodelle anpassen, IMMER, sich den gesamten ANOVA-Bericht anzusehen (Regressionsberichte > Varianzanalyse). Er ist standardmäßig geschlossen, aber ich wünschte, er wäre für Ihre Analysen geöffnet und sichtbar.

Wenn Sie ein Mischmodell anpassen, wird in diesem Bericht die Meldung angezeigt: Getestet gegen reduziertes Modell Y=Mittelwert. Dies SOLLTEN Sie sehen, wenn Sie ein Scheffe-Mischmodell anpassen.

Wenn es sich um ein Modell ohne Achsenabschnitte handelt, enthält der Bericht die Meldung: Getestet mit reduziertem Modell Y=0. Dies ist NICHT für ein Scheffe-Mischmodell erwünscht. Dies kann vorkommen, wenn die Summe der Mischungskomponenten nicht immer genau 1 ergibt oder einigen Komponenten nicht die richtigen Spalteneigenschaften zugewiesen sind.

Auch hier weiß ich, dass der technische Support die richtige Antwort finden wird, aber ich wollte noch etwas zu diesem Punkt sagen, der beim Anpassen eines Scheffe-Mischmodells oft übersehen wird.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Einverstanden, ich denke, Victor hat es herausgefunden. Die Leverage-Diagramme von JMP 18 sehen meiner Meinung nach „korrekter“ aus.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Vielen Dank an alle für eure Kommentare/Beiträge, Victor, du hast es wieder geschafft!

Wird der JMP 18-Ansatz in den nächsten JMP-Versionen beibehalten? In Schulungen verwenden nicht alle Teilnehmer die gleiche Version

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Nachfolgend finden Sie Feedback vom technischen Support von JMP. Dies steht im Einklang mit der Antwort von Vicotor oben:

Der Unterschied, den Sie zwischen JMP 17 und 18 festgestellt haben, war darauf zurückzuführen, dass das Diagramm „Tatsächliches Ergebnis“ und „Vorhergesagtes Ergebnis“ den „versteckten“ Achsenabschnitt in Mischmodellen nicht angemessen berücksichtigte. Um Ihre letzte Frage im Community-Thread zu beantworten: Die geänderte Berechnung des Konfidenzintervalls wird auch in zukünftigen Versionen beibehalten.

Betreff: Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Mischungsexperimente JMP 17 und 18

Tut mir leid, Victor, Fehler in deinem Namen oben