2 つの DoE/応答曲面間の結果を比較するにはどうすればよいでしょうか?おい、
私は、同一の応答yと2つの独立したパラメータx1、x2との間の相関関係/方程式を確立するために、DoEを用いて様々な反応炉の特性評価を行ってきました。各反応炉のDoEとデータ分析は、JMPではなくPythonで設計しました。
今、JMPを使って、ある反応炉の相関関係を取得し、他の反応炉との相関関係を統計的に比較し、相違点と類似点を評価したいと思っています。例えば、曲面プロットを重ね合わせることを考えていましたが、JMPの機能も試してみたいと思っています。Pythonは、各反応炉のx1、x2、yのテーブルを生成しました。DoEは元々JMPで設計されていなかったため、このような比較を行うためのチュートリアルを見つけることができませんでした。結果は直接入手できます。
JMP にデータを入力して比較を実行するにはどうすればよいでしょうか?
ありがとう
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングデータアクセスデータの探索と可視化実験計画法予測モデリングと機械学習Re: 2 つの DoE/応答曲面間の結果を比較するにはどうすればよいでしょうか?まず、応答データが実際にどのように収集されたかから始めましょう。これは、提案される分析経路を決定するのに大いに役立つからです。データは計画された実験のコンテキストで収集されましたか？実験を計画するために、JMP ではなく Python を使用したと述べています。それが何を意味するのかよくわかりません。「リアクター」は、もし扱われたとしたら、計画において因子タイプとしてどのように扱われましたか？それ自体が完全な分類因子ですか？それとも阻害因子ですか？リアクター間で他にどのような迷惑変数が作用している可能性がありますか？たとえば、各リアクターで同じ原材料が使用されましたか？私たちは以前、「リアクター」効果を比較しようとする目的で、地球の反対側にある「リアクター」で実験を実行していましたが、オペレーター、測定システムなどは言うまでもなく、原材料が同一であるはずがありませんでした。
そのデータは「偶然のデータ」だったのでしょうか？言い換えれば、複数の工程から製造データを収集し、そこから無理やり情報や洞察を引き出そうとしているのでしょうか？製造データではよくあることです…いや、データはほぼ「無料」ですからね！試してみて、何が見えるか見てみましょう！
これらすべての問題は、適切な分析経路の選択につながります。しかし、上記の質問への答えに関わらず、分析に関して私がアドバイスしたいのは、目の前の実用的な疑問に答えるのに役立つ、データのシンプルな視覚化から始めることです。グラフビルダー、分布、Y軸とX軸の相関といったJMPのよりシンプルな視覚化プラットフォームを無視したり、飛ばしたりして、すぐに何らかのモデリングに飛びつきたくなる誘惑に常に駆られます。
最後の「質問」...匿名化されていても、データセットを共有できますか?
Re: 2 つの DoE/応答曲面間の結果を比較するにはどうすればよいでしょうか?やあ、バーテル
ご回答ありがとうございます。比較をシンプルにすることには賛成です。まずは、原子炉1（R1）と原子炉2（R2）の応答曲面を重ね合わせて、x1とx2における応答空間を視覚化し、評価する方法を学びたいと考えています。次に、t-student分析を実行して、R1とR2のyの差を評価することを考えています。
ご質問についてですが、サイトAのR1とサイトBのR2（同一体積、同一温度）は、DoE法を用いて同一の設計空間で分析されました。x1とx2はほぼ同様の範囲にあります。当然のことながら、実験は2つの異なる工場で行われたため、完全に同一ではない点が多くあります。中央実験は複数回実施され、各特性評価には6～9回の実験が含まれています。
DoE の設計と応答値の計算は JMP の外部で行われたため、結果を比較する最終ステップを JMP のソフトウェアを使用して実行したいと思います。
私の目的は、サイト A とサイト B の応答の違いを評価することです。
この件に関してご意見をいただければ幸いです:)
Re: 2 つの DoE/応答曲面間の結果を比較するにはどうすればよいでしょうか?JMPには、この種の問題やデータに対応する多くのオプションとワークフローが用意されています。これまでのところ、最初の返信の最後から2番目の段落で私が推奨していることから逸脱するようなことは何もおっしゃっていません。これにより、応答曲面を作成するためのモデリング作業を行う前に、実際の疑問に関する洞察を得ることができます。少なくとも、以下の5つの点について検討することをお勧めします。
1. 各「x」の回答の中央はどこですか?
2. 各「x」の回答の形状はどのようなものですか?
3. 各「x」の回答はどの程度広がっていますか?
4. 実験実行順に応答をプロットします。
5. 後続のモデリングに支障をきたす可能性のある、疑わしい、不自然な、予想外の、または異常な回答データはありますか？もしそうであれば、後続の分析とレポート作成においてどのように対処しますか？
ここでは、問題 #4 用のシンプルな実行チャートと、残りの問題用の Fit Y by X プラットフォームが役立ちます。グラフ ビルダーも使用できます。
モデリングに取り掛かり、おそらく「有用な」モデルができたら、JMP 予測および等高線プロファイラーは、追加の応答曲面の視覚化と比較に非常に役立ちます。
Re: 2 つの DoE/応答曲面間の結果を比較するにはどうすればよいでしょうか?少し混乱しています…なぜ「あなたの」ソフトウェアを使って比較しないのですか？（「 DoEの設計と応答値の計算はJMPの外で行われたので、結果を比較する最終ステップはあなたのソフトウェアを使いたいです。」）。データテーブルを追加していただければ、アドバイスを提供しやすくなります。
また、これは正しくありません。「ご質問に関してですが、サイトAのR1とサイトBのR2（同じ体積、温度）は同じ設計空間で分析されています。」同じであるはずがありません！私もリアクターを含む実験をいくつか行いました。リアクターは因子ではありませんが、ブロックと交絡している可能性があります。ブロック平均で分析してください。モデルにブロックを追加できます（因子間の交互作用もブロックで表すことができます）。因子効果（あなたの場合はX1とX2）がリアクターに依存していることがよくありました（因子間の交互作用）。
