DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtHallo,
Beim Versuch, ein benutzerdefiniertes Design ohne Wiederholungsläufe zu erstellen, ist ein Problem aufgetreten.
Ich habe 3 Variablen, alle drei sind diskrete numerische Variablen mit den Werten (7, 15 und 7).
Wenn ich das benutzerdefinierte Design eingebe, gebe ich meine nicht zulässige Kombination, mein Modell und die gewünschte Anzahl von Läufen (30) ein, überprüfe, dass die Anzahl der replizierten Läufe = 0 ist, und bitte um die Erstellung eines Designs.
Das resultierende Design hat wiederholte Durchläufe (in meinem Fall 8 von 30).
Amy, Vorschläge, wie man das vermeiden kann?
Die JMP-Datei ist angehängt. Ich verwende JMP 18.1 Regular, nicht PRO.
Vielen Dank für Ihre Hilfe und Anregungen!
Wladimir
Grundlegende Datenanalyse und -modellierungDatenexploration und -visualisierungVersuchsplanungBetreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtEs stellt sich heraus, dass JMP tatsächlich einwandfrei funktioniert. Lassen Sie uns einen Schritt zurückgehen.
Warum haben Sie alle Faktoren diskret numerisch angelegt? JMP versucht dabei, JEDE Ebene eines Faktors zu nutzen. Dazu werden Modellterme hinzugefügt, die „notwendig“ und „wenn möglich“ sind. Dadurch wird die Nutzung aller Ebenen (oder so nahe wie möglich) erzwungen. Sie haben jedoch alle „wenn möglich“-Terme entfernt. Hätten Sie das Modell so belassen, wie es ursprünglich von JMP spezifiziert wurde, hätten Sie keine Replikate.
Da Sie die „wenn möglich“-Begriffe entfernt haben, hat JMP erkannt, dass nicht alle dieser Stufen für das von Ihnen angegebene Modell erforderlich sind. Daher ignoriert es alle anderen Stufen. Es wählt diejenigen aus, die das beste I-optimale Design liefern, und das bedeutet, dass Sie Replikate mit der gewünschten Anzahl von Durchläufen erhalten. Dies erkennen Sie daran, dass Sie nicht alle verschiedenen Stufen dieser diskreten numerischen Faktoren erhalten.
Ich vermute, Sie wollten alle Faktoren diskret numerisch darstellen, um sicherzustellen, dass jeder Faktor auf allen Ebenen verwendet wird. Das ist jedoch eine Testmentalität, keine Versuchsplanung. Wenn Sie beispielsweise ein quadratisches Modell anpassen möchten, sind nicht mehr als drei Ebenen erforderlich, um die Kurve zu schätzen. Anschließend verwenden Sie das Modell, um die optimale Einstellung des Faktors zu bestimmen, die möglicherweise einer bereits getesteten Ebene entspricht. Modelle können das. Es ist nicht notwendig, mehr als die drei Ebenen zu testen. (Zwar müssen Modelle überprüft werden, aber genau das macht geplante Experimente effizienter.)
Meine Empfehlung ist, die Faktoren kontinuierlich zu gestalten und das Design mit dem gewünschten Modell zu erstellen. Das erspart Ihnen Experimente und sollte dennoch zu guten Ergebnissen führen und Optimierungen ermöglichen. Ich hoffe, dieser Ansatz hilft etwas.
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtNoch etwas. Das Replikationsfeld im Dialogfenster „Entworfenes Experiment“ ermöglicht es, Replikationen in das Design zu erzwingen. Wie Sie gesehen haben, garantiert es jedoch nicht, dass Replikationen nicht verwendet werden. JMP repliziert, wenn möglich, solange die Replikationsläufe das Optimalitätskriterium verbessern.
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtVielen Dank für Ihre Antwort, Dan!
Ich stimme den meisten Ihrer Überlegungen zu. Und benutze sie auch selbst:)
Ich werde versuchen, Ihrem Vorschlag zu kontinuierlichen Faktoren zu folgen und zu sehen, ob es mit Rundungen außerhalb von JMP funktioniert (bedeutet – zusätzliche Arbeit).
Mein Ziel war es, eine Art raumfüllendes Design zu schaffen.
Ich würde erwarten, dass JMP mich zumindest darauf hinweist, dass es die von mir ausdrücklich geforderte Bedingung – keine doppelten Läufe – nicht erfüllen kann (oder will). Und idealerweise erklärt es mir, warum und wie ich das umgehen kann.
Ich stimme zu, dass für geplante Experimente mit einer geringeren Anzahl von Durchläufen eine geringe Anzahl von Ebenen erforderlich ist. Gleichzeitig gibt es Situationen, in denen raumfüllende Designs erforderlich sind. Aus verschiedenen Gründen. Beispielsweise, wenn die Anpassung eines Modells ein sekundäres Ziel ist. Leider sind solche Designs in JMP nur verfügbar, wenn mindestens eine kontinuierliche Variable vorhanden ist. Wenn keine kontinuierlichen Variablen vorhanden sind, müssen wir wieder ein benutzerdefiniertes Design erstellen und das anzupassende Modell auswählen.
Ich denke, es ist ein Nachteil in JMP, da ich sicher bin, dass sowohl bei der Raumfüllung als auch bei benutzerdefinierten Designs Optimierungsalgorithmen verwendet werden, die von einem auf den anderen erweitert werden könnten. Aber das ist eine andere Diskussion.
Außerdem verstehe ich die Logik hinter Ihrer Erklärung von „notwendig“ vs. „wenn möglich“ nicht ganz. Wenn ich konkret sage, dass der quadratische Term für eine Variable „wenn möglich“ ist, bedeutet das meiner Meinung nach, dass ich JMP die Möglichkeit gebe, zwei statt drei Ebenen zu verwenden und so die Anpassung des quadratischen Terms zu vermeiden. Dadurch reduziere ich die Anzahl der von JMP verwendeten Ebenen noch weiter. Und das ist nicht, was ich will.
Idealerweise hätte ich die Möglichkeiten von JMP genutzt, um die verschiedenen diskreten Ebenen in verschiedenen Kombinationen auf verschiedene Läufe zu verteilen. Nicht unbedingt alle diskreten Ebenen und definitiv nicht alle möglichen Kombinationen.
Ich stimme zu, dass dies in die Richtung der Denkweise „alles testen“ geht, allerdings mit der DOE-Mentalität, alle möglichen Kombinationen zu reduzieren, wenn Sie so wollen.
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtDanke für die Klarstellung, Dan!
Ich wusste nichts von der „Empfehlung“ und nicht von der „Durchsetzung“ der replizierten Box.
Ich frage mich, ob es eine Möglichkeit gibt, dies durchzusetzen.
Nochmals vielen Dank für Ihre beiden Antworten und dafür, dass Sie sich die Zeit genommen haben, meine Fragen durchzugehen.
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtEs gibt keine Beschreibung der tatsächlichen Situation, daher ist es unmöglich, konkrete Ratschläge zu geben. Ich habe jedoch einige Fragen: Sie haben drei Faktoren: zwei auf sieben Ebenen und einen auf fünfzehn Ebenen. Welches Modell möchten Sie testen? Müssen Sie wirklich ein Polynom 14. Ordnung anpassen? Wie würden Sie das verwenden? Wie möchten Sie den MSE schätzen? Sind Sie sicher, dass Ihr Entwurfsraum um das „wahre“ Optimum herum liegt? Welche Strategien haben Sie verwendet, um das „Rauschen“ zu verstehen? Entschuldigen Sie meine Kommentare, aber es scheint eine Strategie zu sein, „einen Gewinner auszuwählen“, anstatt kausale Zusammenhänge zu verstehen.
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtVielen Dank für die Kommentare, Statman.
Ziel ist es, eine raumfüllende Gestaltung zu generieren.
Ich muss kein Modell anpassen und auch nichts optimieren.
Ich musste ein Modell verwenden, da Optimalitätsdesigns ein Modell erfordern. Die Angabe von 14 Ebenen bedeutet nicht unbedingt, dass ein Polynom 14. Ordnung erforderlich ist. Das ist eine zu vereinfachte Interpretation.
Und ich kenne keine Strategie, um „einen Gewinner auszuwählen“.
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtEs klingt, als würden Sie etwas anderes als das typische geplante Experiment versuchen. Meine Anmerkung besteht daher aus zwei Teilen: einem zu den Modellbegriffen und einem zur Erstellung eines möglichen Designs.
Teil 1) Modellbegriffe
Ich werde versuchen, die Modellbegriffe „notwendig“ und „wenn möglich“ für Ihre Situation zu erklären. Bedenken Sie, dass alle optimalen Designs (wie sie bei benutzerdefinierten Designs entstehen) auf der Schätzung eines bestimmten Modells basieren und möglichst wenige Faktorstufen verwenden.
Beginnen wir mit einem einzelnen diskreten numerischen Faktor, einem quadratischen Modell und sechs Durchläufen. Der Einfachheit halber nehmen wir an, es habe fünf Stufen: 0, 0,5, 1, 1,5 und 2. JMP fügt dem Modell den kubischen und den quartischen Term hinzu und setzt sie auf „wenn möglich“, um die maximale Anzahl der Stufen (5) festzulegen. Um auf fünf Stufen zu kommen, benötigt man ein Polynom vierter Ordnung, und genau das habe ich. Da ich nur ein quadratisches Modell wollte, sind die „zusätzlichen“ Stufen noch nicht erforderlich. Der Entwurf verwendet nur die Stufen 0, 1 und 2. Erhöhe ich die Anzahl der Durchläufe jedoch auf beispielsweise 10, erhalte ich Entwürfe, die die anderen „diskreten Stufen“ verwenden. Wenn also genügend Durchläufe zugewiesen werden, erhalten Sie Durchläufe, die die Schätzung der „wenn möglich“-Terme ermöglichen. JMP strebt IMMER danach, einen Entwurf zu erstellen, der zuerst die „notwendigen“ Terme schätzt. Das „wenn möglich“ ist sozusagen das Tüpfelchen auf dem i. Wenn Sie es schätzen können, tun Sie es bitte.
Teil 2) Designerstellung
Ihrer Beschreibung zufolge suchen Sie nicht nach einem modellbasierten Design. Genau hier liegen die Probleme. Sie haben andere Kriterien für die Auswahl der Läufe. Hier sind ein paar Optionen, die für Sie geeignet sein KÖNNTEN:
Was wäre, wenn Sie ein raumfüllendes Design wählen, aber einen Dummy-Kontinuierlichen Faktor hinzufügen würden, damit der Designalgorithmus funktioniert? Ich habe das für Ihre Situation ausprobiert und erhalte eine recht vernünftige Verteilung der diskreten numerischen Faktoren. Ich ignoriere einfach diese zusätzliche kontinuierliche Spalte. Es gibt keine Garantie für keine Replikationen, aber angesichts der großen Anzahl von Kombinationen und der geringen Anzahl, die Sie wählen, ist dies unwahrscheinlich. Dieser Ansatz erscheint mir am vielversprechendsten.
Der zweite Ansatz besteht darin, einen klassischen > vollfaktoriellen Versuchsplan zu erstellen. In dieser Plattform können Sie kontinuierliche Faktoren mit der gewünschten Anzahl von Stufen und deren jeweiliger Stufen angeben. Der Versuchsplan ist erstellt. Erstellen Sie nun eine Spalte für Ihre Einschränkung und löschen Sie die Zeilen, die nicht Ihrer Einschränkung entsprechen. Wechseln Sie nun zu „Benutzerdefinierter Versuchsplan“, geben Sie jedoch keine Faktoren an. Klicken Sie stattdessen auf die Schaltfläche „Kovariatenfaktoren angeben“ und zeigen Sie auf die geänderte Tabelle des vollfaktoriellen Versuchsplans. Sie können nun das Modell und die Anzahl der Durchläufe angeben. Auch hier gibt es keine Garantie für Replikationsfreiheit, aber dieser Ansatz sollte ebenfalls funktionieren.
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtVielen Dank für Ihre tollen Erklärungen und Vorschläge, Dan!
Ich weiß das sehr zu schätzen!
Mein Verständnisfehler bestand darin, die "falls erforderlich"-Begriffe auf quadratische Werte zu beschränken. Und Sie haben alles sehr gut erklärt. Danke!
Beide Ihrer Lösungsvorschläge sind sehr passend. Ich werde sie beide ausprobieren und sie für zukünftige ähnliche Probleme im Hinterkopf behalten.
Nochmals vielen Dank!
Betreff: DOE ohne Replikationsläufe funktioniert nichtNochmals vielen Dank, Dan!
Darüber hinaus danke ich Ihnen, dass ich Ihre Lösung unten gepostet habe:)
Und Ihre Lösung, eine vollfaktorielle Tabelle zu verwenden, hat mich tatsächlich auf eine andere mögliche Lösung hingewiesen: Nachdem das vollfaktorielle Design mit allen Ebenen erstellt wurde, ist es möglich, das vollfaktorielle Design im benutzerdefinierten Design zu verwenden und alle Faktoren als Kovariaten zu verwenden und JMP die gewünschte Anzahl Punkte anhand einiger Optimalitätskriterien auswählen zu lassen.
Danke schön!
