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Wie vergleicht man die Ergebnisse zwischen zwei DoE/Response Surfaces?

Hey,

Ich habe verschiedene Reaktoren mithilfe von DoE charakterisiert, um die Korrelation/Gleichung zwischen einer identischen Antwort y und zwei unabhängigen Parametern x1, x2 zu ermitteln. Das DoE und die Datenanalyse für jeden Reaktor wurden nicht mit JMP, sondern in Python erstellt.

Nun möchte ich die Korrelation eines Reaktors ermitteln und die Korrelation mit anderen statistisch vergleichen, um Unterschiede und Ähnlichkeiten zu bewerten. Dies geschieht mit JMP. Ich dachte beispielsweise an die Überlappung der Oberflächendiagramme, möchte aber die Möglichkeiten von JMP erkunden. Python generierte die Tabellen für jeden Reaktor für x1, x2 und y. Ich konnte kein Tutorial für einen solchen Vergleich finden, da das DoE ursprünglich nicht in JMP entwickelt wurde. Ich habe die Ergebnisse direkt.

Wie kann ich die Daten in JMP eingeben und den Vergleich durchführen?

Danke

Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und -modellierungDatenzugriffDatenexploration und -visualisierungVersuchsplanungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Wie vergleicht man die Ergebnisse zwischen zwei DoE/Response Surfaces?

Beginnen wir damit, wie die Antwortdaten tatsächlich erhoben wurden, da dies in hohem Maße dabei helfen wird, die vorgeschlagenen Analysepfade zu bestimmen. Wurden die Daten im Rahmen eines geplanten Experiments erhoben? Sie haben erwähnt, dass Sie zur Planung des Experiments Python statt JMP verwendet haben. Ich bin mir nicht sicher, was das bedeutet. Wie wurde „Reaktor“ im Design als Faktortyp behandelt, wenn überhaupt? Als reiner Klassifizierungsfaktor an sich? Oder als blockierender Faktor? Welche anderen Störvariablen könnten zwischen den Reaktoren eine Rolle spielen? Wurden beispielsweise in jedem Reaktor die gleichen Rohstoffe verwendet? Früher haben wir Experimente an einem „Reaktor“ durchgeführt, der am anderen Ende der Welt stand, mit der Absicht, den „Reaktor“-Effekt zu vergleichen … und wir hatten unmöglich identische Rohstoffe, geschweige denn Bediener, Messsysteme und so weiter.

Waren die Daten Zufallsdaten? Anders ausgedrückt: Haben Sie gerade Fertigungsdaten aus mehreren Prozessläufen gesammelt und versuchen nun, daraus Informationen/Erkenntnisse zu gewinnen? Bei Fertigungsdaten ist das üblich … hey, die Daten sind fast „kostenlos“! Wir können es genauso gut versuchen und sehen, was wir sehen können!

All diese Aspekte führen zur Auswahl geeigneter Analysemethoden. Unabhängig von den Antworten auf die obigen Fragen rate ich Ihnen jedoch, mit einfachen Visualisierungen der Daten zu beginnen, die zur Beantwortung der praktischen Fragen beitragen. Es besteht immer die Versuchung, direkt mit der Modellierung zu beginnen und die einfacheren Visualisierungsplattformen von JMP wie Graph Builder, Distribution und Fit Y by X zu ignorieren bzw. zu überspringen.

Letzte „Frage“: Können Sie Ihren Datensatz weitergeben, auch wenn er anonymisiert ist?

Betreff: Wie vergleicht man die Ergebnisse zweier Versuchsplanungen/Antwortflächen?

Hey Bartell,

Vielen Dank für Ihre Antwort. Ich stimme zu, dass der Vergleich einfach gehalten werden sollte. Zunächst möchte ich lernen, wie man die Antwortflächen von Reaktor 1 (R1) und Reaktor 2 (R2) überlagert, um den Antwortraum für x1 und x2 zu visualisieren und zu bewerten. Anschließend könnte ich eine t-Test-Analyse durchführen, um die Differenz zwischen den y-Werten in R1 und R2 zu ermitteln.

Zu Ihren Fragen: R1 von Standort A und R2 von Standort B (gleiches Volumen, gleiche Temperatur) wurden im selben Versuchsraum mithilfe einer Versuchsplanungsmethode (DoE) analysiert. x1 und x2 liegen in ähnlichen Bereichen. Da die Experimente in zwei verschiedenen Werken durchgeführt wurden, gibt es natürlich viele Unterschiede. Es wurden zentrale Versuchsreihen durchgeführt. Jede Charakterisierung umfasst 6 bis 9 Durchläufe.

Da die Konzeption des Versuchsdesigns und die Berechnung der Antwortwerte außerhalb von JMP erfolgten, möchte ich Ihre Software für den letzten Schritt des Ergebnisvergleichs verwenden.

Mein Ziel ist es, die Unterschiede in der Reaktion zwischen Standort A und Standort B zu beurteilen.

Vielen Dank für jeden Beitrag in dieser Angelegenheit.:)

Betreff: Wie vergleicht man die Ergebnisse zweier Versuchsplanungs-/Antwortflächenverfahren?

JMP bietet zahlreiche Optionen und Arbeitsabläufe für diese Art von Problem und Daten. Bisher haben Sie mir nichts mitgeteilt, was von meiner Empfehlung im vorletzten Absatz meiner ersten Antwort abweicht. Dadurch gewinnen Sie Erkenntnisse zu Ihren praktischen Fragen, BEVOR Sie mit der Modellierung von Antwortflächen beginnen. Ich empfehle Ihnen, mindestens die folgenden fünf Punkte zu untersuchen:

1. Wo liegt der Mittelwert der Antworten für jedes 'x'?

2. Welche Form haben die Antworten für jedes 'x'?

3. Wie stark streuen die Antworten für jedes 'x'?

4. Stellen Sie die Ergebnisse in der Reihenfolge der experimentellen Durchführung grafisch dar.

5. Gibt es Antwortdaten, die verdächtig, ungewöhnlich oder unerwartet erscheinen und die nachfolgende Modellierung erschweren könnten? Falls ja, wie werden Sie diese in der nachfolgenden Analyse und Berichterstattung behandeln?

Ein einfaches Laufdiagramm (für Ausgabe Nr. 4) und die Plattform „Fit Y by X“ (für die übrigen Ausgaben) sind hier hilfreich. Auch der Graph Builder könnte funktionieren.

Sobald Sie mit der Modellierung beginnen – und ich nehme an, Sie haben „nützliche“ Modelle –, werden die JMP-Vorhersage- und Konturprofiler für die zusätzliche Visualisierung und den Vergleich von Antwortflächen von unschätzbarem Wert sein.

Betreff: Wie vergleicht man die Ergebnisse zweier Versuchsplanungs-/Antwortflächenverfahren?

Ich bin etwas verwirrt … warum verwenden Sie nicht „Ihre“ Software für den Vergleich? („ Da die Versuchsplanung und die Berechnung der Antwortwerte außerhalb von JMP erfolgten, möchte ich Ihre Software für den abschließenden Vergleich der Ergebnisse verwenden.“). Wenn Sie die Datentabelle hinzufügen, können wir Ihnen viel leichter weiterhelfen.

Außerdem kann Folgendes nicht stimmen: „Zu Ihren Fragen: R1 von Standort A und R2 von Standort B (gleiches Volumen, gleiche Temperatur) wurden im selben Versuchsraum analysiert.“ Unmöglich, dass sie identisch sind! Ich habe selbst zahlreiche Experimente mit Reaktoren durchgeführt. Der Reaktor ist kein Faktor, sondern wahrscheinlich mit dem Block verwechselt. Analysieren Sie die Blockmittelwerte. Sie können den Block in das Modell aufnehmen (und die Wechselwirkungen zwischen Block und Faktor berücksichtigen). Ich habe häufig festgestellt, dass Faktoreffekte (X1 und X2 in Ihrem Fall) vom Reaktor abhängen (eine Wechselwirkung zwischen Block und Faktor ).