Kleine Bauform mit vielen ParameternHallo,
Ich lese gerade diesen Artikel: Vollständiger Artikel: Ein Hochdurchsatz-Mediendesign-Ansatz für leistungsstarke Säugetier-Fed-Batch-Kulturen
Die Autoren erwähnen, dass sie einen DoE mit 16 Durchläufen und 43 Parametern erstellt haben. Wenn ich es richtig verstanden habe, haben sie im Grunde 80 zufällige DoEs entworfen und denjenigen ausgewählt, der die Korrelationen zwischen den Faktoren am besten minimiert. Ich frage mich, ob etwas Ähnliches auch in JMP möglich ist. Mit dem benutzerdefinierten Design ist es offensichtlich nicht möglich, etwas zu konstruieren, das kleiner ist als die Anzahl der Parameter im Modell. Aber ist es möglich, das Modell zufällig nur mit bestimmten Haupteffekten und/oder 2. Potenzen zu füllen und JMP zu zwingen, kleinere Designs zu konstruieren? Oder hat jemand eine andere Idee, wie man etwas Ähnliches in JMP realisieren kann?
Danke.
VersuchsplanungBetreff: Kleines Design mit vielen ParameternJa, JMP kann mit Custom Design ein supergesättigtes Screening-Design erstellen. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation .
Betreff: Kleines Design mit vielen ParameternVielen Dank, Mark. Der Trick bestand darin, im Abschnitt „Modell“ „Wenn möglich“ auszuwählen.
Dennoch finde ich es recht interessant, dass die Autoren, wenn ich es richtig verstanden habe, 80 solcher Designs (zufällig generiert) verwendet und dasjenige mit den geringsten Korrelationen zwischen den Faktoren ausgewählt haben. Und ihr Design (aus Tabelle 1) scheint recht gut mit niedrigen, mittleren und hohen Werten für die Parameter bestückt zu sein, während JMP bei Verwendung übersättigter Screening-Designs dazu neigt, nur niedrige und hohe Werte vorzuschlagen.
Betreff: Kleines Design mit vielen ParameternHallo @aatw ,
Wenn Sie die Verwendung von Mittelwerten für Faktoren stärker oder schwächer erzwingen möchten, verwenden Sie einfach den Faktortyp „Diskret numerisch“ (3 Stufen) oder „Kategorisch“ (3 Stufen). Bei Verwendung des kategorischen Faktortyps können Sie den Faktortyp nach der Designgenerierung wieder auf numerisch kontinuierlich umstellen (oder mit dem Dienstprogramm „Beschriftungen in Codes konvertieren“ die Nominalwerte schnell auf kontinuierlich umstellen).
Hier sind die Ergebnisse der vergleichenden Korrelationskarten mit dem Originaldesign, einem D-optimalen übersättigten Design (mit 3-stufigen diskreten numerischen Faktoren) und einem D-optimalen übersättigten Design (mit 3-stufigen kategorischen Faktoren):
Im Anhang finden Sie die Entwürfe im Vergleich zu den Skripten für die Korrelationskarten.
Siehe ähnliche Diskussionen zum Erzwingen einer bestimmten Anzahl von Ebenen für DoE-Faktoren:
DOE mit 3 Stufen für kontinuierliche Faktoren
Anfrage zum Experimentaldesign mit JMP
Anzahl der Faktorstufen im I-optimalen Design
Sie können sich auch Gruppieren orthogonaler übersättigter Designs ansehen, wenn Sie sich in einem frühen Screening-Stadium befinden.
Hoffe, diese ergänzende Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Kleines Design mit vielen ParameternVielen Dank, Victor, sehr hilfreich.
