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Link zum Beitrag: (Erstellen von DOE (und Anpassen) für nichtlineare Reaktionen)
von EndogenesCame1
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Creating-DOE-and-fitting-for-non-linear-response/mp/756730#M93824
Hallo, ich bin noch neu bei JMP, versuche jedoch, die beste Möglichkeit zum Modellieren eines nichtlinearen Systems (Erstellen von DOE + Modellanpassung) zu ermitteln. Kontext: Kurz gesagt, ich versuche, einen großen experimentellen Raum zu modellieren (10 diskrete Variablen + 10 kontinuierliche Variablen). Bevor ich mich in mein vollständiges Experiment stürze, arbeite ich mit einer Teilmenge (1 diskrete Variable + 5 kontinuierliche Variablen), um sicherzustellen, dass ich mein System richtig modelliere, bevor ich meinen experimentellen Raum erweitere. Ich begann mit der Erstellung eines DOE mit einem einfachen Modell, das Hauptterme + 2. Interaktionsterme + 2. Potenzterme enthält. Nach Ausführen des DOE habe ich ein Modell, das gut passt und bei dem alle Effekte signifikant sind. Beim Experimentieren mit dem „Prediction Profiler“ wird mir klar, dass mein Modell bestimmte Abschnitte der Daten überanpasst, was zu Vorhersagen führt, die physikalisch nicht möglich sind. Mein Ziel besteht darin, ein Modell zu erstellen, das für meinen gesamten experimentellen Raum so genau wie möglich ist. Bitte sehen Sie sich meine Screenshots unten an, in denen einige Randfälle erläutert werden, die nicht genau modelliert werden: Zusammenfassung meines aktuellen Standpunkts: – Ich weiß, dass meine Antwort eine statistisch signifikante Krümmung aufweist (basierend auf meinem ersten DOE). – Aus der Physik weiß ich, dass die Antwort asymptotisch gegen 0 gehen sollte, wenn meine kontinuierlichen Variablen gegen unendlich gehen (eine negative Antwort ist unmöglich). – Möglicherweise gibt es einige Interaktionsterme, aber ich frage mich, ob diese Terme auch verwendet werden, um die Krümmung in meiner Antwort zu überanzupassen. Ich brauche ein bisschen mehr Beweise, bevor ich glaube, dass signifikante Interaktionsterme vorhanden sind. Mein aktuelles Modell ist in 90 % der Szenarien genau, aber ich weiß, dass einige Randfälle generiert werden, weil quadratische Terme eine asymptotische Antwort nicht genau modellieren können. Ich gehe davon aus, dass das Modell geglättet würde und der Realität besser entsprechen würde, wenn ich mehr Datenpunkte in der Nähe der Minima im quadratischen Bereich hinzufügen würde, aber ich möchte die Anzahl der Datenpunkte minimieren, die für ein gutes Modell erforderlich sind (insbesondere bevor ich weitere Variablen hinzufüge). Wie generiert man ein DOE für eine asymptotische Antwort richtig und wie modelliert man diese nichtlineare Antwort nach der Generierung des DOE richtig? Danke!
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