@malcolm_moore1
Ich habe eine Frage zu einem Problem mit dem Prediction Profiler und wäre Ihnen für Ihr Verständnis dankbar. Ich habe mit der Funktion „Modell anpassen“ ein Modell erstellt, bei dem drei Antworten separat angepasst wurden, die jeweils mehrere Effekte im Modus „Effektscreening“ enthielten. Nach Erstellung des Modells habe ich die signifikantesten Effekte ermittelt und die Residuen auf Normalität überprüft. Nach Abschluss der Modelldiagnose habe ich mit dem Prediction Profiler untersucht, welche Faktorwerte eine bestimmte Zielantwort ergeben würden. Als Nächstes habe ich die Erwünschtheitsfunktion angewendet und die Antwort auf einen Zielwert festgelegt. Das Ergebnis war eine glockenförmige Erwünschtheitskurve. Anschließend habe ich „Erwünschtheit maximieren“ verwendet, wodurch die Faktorwerte so angepasst wurden, dass die Antwort dem Ziel entsprach. Mir ist jedoch etwas Unerwartetes aufgefallen: Wenn ich eine Faktorlinie im Prediction Profiler manuell anpasse und dann erneut auf „Erwünschtheit maximieren“ klicke, unterscheiden sich die resultierenden Faktorwerte manchmal erheblich von den vorherigen, und die Erwünschtheitsfunktion unter dem Faktor ändert ebenfalls ihre Form.
Warum passiert das? Und welchen Faktorwerten sollte ich vertrauen, wenn ich versuche, die am besten geeigneten Einstellungen zum Erreichen der Zielreaktion vorherzusagen?
Hallo @Rokusan91 ,
Die von Ihnen beschriebene Situation kommt recht häufig vor: Je mehr Antworten Sie in Ihre Modellierung und Ihren Profiler einfügen, desto mehr Kompromisse müssen Sie möglicherweise eingehen, um eine „optimale“ Lösung zu erhalten. In den meisten Fällen entwickeln sich die Antworten nicht in die gleiche Richtung und nach dem gleichen Muster, sodass es möglicherweise keine einzige Lösung gibt, die zu einem guten Kompromiss führt.
Um diese Situation besser zu visualisieren, können Sie den Simulator verwenden, um Datenpunkte aus Ihrem Modell zu generieren und Ihre Faktorbereiche mit ausreichend Punkten und zufälligen Gleichverteilungen abzudecken. Die resultierende Datentabelle enthält die prognostizierten Antworten sowie eine Spalte „Obj“ mit dem Gesamtwert der Erwünschtheit.
Sie können dann die Datenpunkte aus dieser Tabelle darstellen und sehen, wo die Optima liegen. Sie werden wahrscheinlich feststellen, dass es mehrere Kombinationen gibt, die Ihnen helfen können, ein Optimum zu erreichen (hier ein Beispiel mit zwei Antworten für drei Faktoren), eine Pareto-Front:
Die andere Möglichkeit besteht darin, die Option „Maximieren und merken“ unter „Optimierung und Erwünschtheit“ mehrmals mit unterschiedlichen Ausgangspunkten durchzuführen. Dies ist jedoch mühsam und möglicherweise nicht vollständig erschöpfend und fehleranfällig.
Ich hoffe, diese Pareto-Front-Lösung kann Ihnen helfen.
