Salve, è possibile in JMP PRO ottenere un intervallo accettabile comprovato da uno studio OFAT con un fattore variabile nel tempo e più variabili di risposta da considerare? (i valori delle risposte sono fissi e non variano nel tempo). In caso affermativo, quale funzionalità dovrei usare? Questa funzionalità è disponibile nella versione 17.2 di JMP Pro? Grazie in anticipo per l'aiuto!
Ciao Vincent,
Nella tua situazione, hai diverse X e alcune di esse (almeno una) dipendono dal tempo, e hai diverse Y e vuoi esplorare la relazione tra loro
Supponiamo qualcosa del tipo Y1=f(X1(t), X2(t), X3).
In questa situazione, Functional Data Explorer (JMP Pro) risulta davvero utile (e disponibile nella versione 17.2).
Esempio di fermentazione:
Immaginiamo, ad esempio, di avere Y=Resa e X1=Livello di etanolo (dipendente dal tempo) in un processo di fermentazione.
È possibile impostare la piattaforma come segue:
Devi scegliere un modello appropriato. In questo esempio, B-Spline è sufficiente. A seconda dei dati, wavelet potrebbe essere una soluzione migliore.
E ora hai stabilito la relazione tra resa ed etanolo. Possiamo vedere l'impatto di avere un livello elevato di etanolo all'inizio o a metà del processo sulla mia resa.
Situazioni specifiche: diverse X (incluse X non dipendenti dal tempo)
In questo caso, la relazione tra le X e le Y è un po' più complessa e deve essere costruita al di fuori della piattaforma. Si procederà in due fasi:
Fase 1: In questo caso, sul launcher della piattaforma, posizionare ogni X dipendente dal tempo nell'area Y (Output) e ogni X non dipendente dal tempo nell'area Z (Supplementary).
Una volta creato il modello per ogni X dipendente dal tempo sulla piattaforma, è necessario estrarre i coefficienti (Salva riepiloghi) in un'altra tabella dati. In questa tabella saranno presenti le Y, le X (misurazione semplice) e, per ogni X dipendente dal tempo, i coefficienti calcolati.
Fase 2: È quindi possibile creare un modello per definire la relazione. Personalmente, userò un modello LASSO (gestire la correlazione ed evidenziare solo i fattori importanti).
Il modello finale fornirà la relazione tra Y e le diverse X e la componente principale funzionale. Per visualizzare l'effetto della componente principale sulla curva, salvare l'equazione e utilizzare il profiler dal menu Grafico con l'opzione "Espandi formula intermedia".
Nel video seguente, potete vedere come il secondo componente principale dell'etanolo (in giallo) influisce sulla resa. Devo minimizzare questo coefficiente per ottimizzare la resa. Ma cosa significa sulla mia curva dell'etanolo? Potete osservare la forma della curva gialla dell'etanolo quando modifico la quantità di etanolo FPC2.
Lo stesso vale per il mangime per melassa FPC2. Ho bisogno di un valore di questo componente per migliorare la mia resa (in arancione). E posso vedere la forma in buone o cattive condizioni sulla mia curva arancione.
Lo stesso vale per il mio NH3 in rosso.
Allineare:
Con questo modello possiamo simulare una variazione sui diversi FPC, che hanno un impatto sulla resa ma anche sulla forma della curva e forniscono un intervallo di variazione accettabile.
Tieni presente che se hai un progetto specifico, sarò felice di discuterne con te.
Ciao Firenze,
Grazie mille per la risposta!
