Hai bisogno di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSM?Ciao a tutti,
Spero che tu stia bene.
Ho pubblicato una domanda riguardante DSD sulla community degli utenti JMP , ma per qualche motivo è stata segnalata come spam. La ripubblicherò qui nella speranza che qualcuno possa aiutarmi.
Sono uno studente magistrale e sto lavorando a un progetto di ricerca che utilizza un Definitive Screening Design (DSD) in JMP per ottimizzare una turbina eolica ad asse verticale (VAWT). Ho completato tutte le 22 simulazioni del mio DSD a 8 fattori, ma ho difficoltà con l'analisi e i passaggi successivi.
La scadenza per la tesi è tra 2 settimane e non so se sia corretto trasformare i miei risultati DSD in RSM senza ulteriori integrazioni.
Qualsiasi breve approfondimento o risorsa consigliata sarebbe utile!
Grazie mille!
Saluti,
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMCiao @Mohnasre ,
Sì, a volte il filtraggio automatico nella Community è un po' difficile, quindi il tuo messaggio potrebbe essere stato erroneamente contrassegnato come "spam".
Per quanto riguarda il tuo argomento e l'analisi DSD, ci sono pochissime informazioni che potrebbero aiutarti e, in particolare, non spieghi nulla sul contesto dello studio, sull'obiettivo dello studio e sulla tua esperienza con DoE.
I Definitive Screening Design sono principalmente progetti di screening (come suggerisce il nome), ma sono anche in grado di rilevare interazioni forti ed effetti quadratici. Puoi saperne di più sulle loro prestazioni e sulle loro capacità di rilevamento (nonché sulla possibilità di adattare un modello RSM completo da essi) qui . La possibilità di adattare un modello RSM completo dal tuo progetto dipende dal numero di esecuzioni (in questo caso 22, incluse le 4 esecuzioni extra per 8 fattori) e dal numero di effetti principali attivi rilevati. Dalla documentazione della Guida di JMP, se hai meno di 4 effetti principali significativi (dai tuoi 8 fattori), potresti adattare un modello RSM ai tuoi dati.
Per quanto riguarda l'analisi, consiglierei di iniziare con:
- Piattaforma Fit Definitive Screening , la piattaforma predefinita utilizzata per l'analisi di DSD. Uno script per eseguire questa analisi è presente nella tabella dati durante la creazione di questo disegno.
- Piattaforma Screening di due livelli adatto , in grado di rilevare efficacemente gli effetti principali, nonché gli effetti di interazione e quadratici.
Nella piattaforma Fit Model sono disponibili altri metodi di stima per adattare i modelli dei minimi quadrati, nonché modelli di regressione generalizzata (con JMP Pro) utilizzando i metodi di stima della selezione in avanti a due stadi o della selezione in avanti potata .
Confronta i modelli trovati da queste piattaforme e verifica dove concordano e dove differiscono. Se i modelli sono diversi, verifica che i modelli di regressione rispettino le ipotesi di regressione (con analisi dei residui) prima di confrontarne le prestazioni in termini di performance esplicative (con metriche R2 e R2 aggiustate , da massimizzare con la minima differenza tra le due) e predittive (con metrica RMSE , da minimizzare), nonché di complessità del modello (con criteri informativi come AICc e BIC , da minimizzare).
A seconda del numero di effetti principali rilevati nel modello e della precisione del modello, sarai in grado di valutare se hai risposto in modo sufficiente al tuo obiettivo tramite questo DSD con un modello utile e pertinente, oppure se potrebbe essere necessaria una fase di ampliamento per adattare un modello più completo e preciso.
Spero che questi pochi suggerimenti possano esserti utili. Se hai bisogno di feedback e aiuto più precisi, puoi fornire maggiori informazioni e contesto e/o condividere la tua tabella dati (resa anonima).
Migliore,
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMGrazie mille @Victor_G per la risposta dettagliata!
L'obiettivo della tesi è migliorare il coefficiente di potenza (efficienza) della turbina a vento (VAWT). Questo obiettivo sarà raggiunto ottimizzando i parametri dei dispositivi di punta aggiunti all'estremità di ciascuna pala. Inizialmente i parametri erano numerosi, quindi ho dovuto correggerne alcuni, e ne sono rimasti 8 (7 continui e 1 categoriale). La prima idea è stata quella di applicare un progetto di screening per ridurre il numero di parametri e poi ottimizzarli utilizzando RSM. Il DSD offre prestazioni migliori rispetto ad altri progetti di screening, soprattutto perché consente di adattare l'RSM completo quando il numero di parametri è pari o inferiore a 4, motivo per cui ho scelto questo progetto.
Non ho molte conoscenze sul DOE o sul DSD, ma ho imparato alcune cose leggendo alcune diapositive dei webinar.
Tornando ai miei risultati, ho scoperto quanto segue:
- Quando adatto il DSD con un intervallo di confidenza del 95% (p=0,05), ottengo solo 2 fattori principali (chiamiamolo A e B, dove B è il fattore categoriale). R^2 è 0,56 e adj R^2 è 0,45
- Quando adatto DSD con CI al 90% (p=0,1), ottengo 4 fattori principali (A, B, C, D). R^2 è 0,89 e R^2 adj è 0,82.
In entrambi i casi, sembra che non siano necessari ulteriori miglioramenti per ottimizzare i parametri.
Ma le mie domande sono:
- Dovrei scegliere la seconda opzione, dove p = 0,1?
- E poi, come posso adattare RSM? Devo usare una piattaforma diversa da DSD su cui prendere i fattori principali che ho ottenuto? Oppure c'è un modo per farlo direttamente dalla piattaforma DSD.
- Infine, supponiamo di aver completato il fitting RSM e di aver ottenuto i valori ottimizzati per i parametri (A, B, C, D). Se volessi verificare il coefficiente di potenza previsto (risposta) eseguendo altre simulazioni CFD su ANSYS, quale livello dovrei scegliere per gli altri parametri (E, F, G, H)? Dovrei scegliere i valori centrali per questi parametri durante l'esecuzione delle simulazioni CFD? (Si noti che ho bisogno di tutti gli 8 parametri per disegnare le pale di punta delle turbine eoliche ad asse verticale).
Grazie ancora per il tuo aiuto, lo apprezzo davvero!
Distinti saluti,
Oggetto: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMPuoi provare le due piattaforme che ho menzionato per vedere se puoi ricevere suggerimenti su altri modelli.
Per quanto riguarda lo screening definitivo di adattamento e le due impostazioni che hai testato in merito alla soglia di significatività statistica, puoi controllare questa conversazione che potrebbe aiutarti: Impostazione del valore P di fase 1 nell'analisi di DSD a un livello elevato per rilevare gli effetti attivi
AICc e BIC sono criteri informativi che valutano il compromesso tra la complessità del modello e la sua accuratezza. Possono essere metriche utili quando si confrontano diversi modelli, al fine di individuare quello/i che presentano un buon adattamento con una bassa complessità (basso valore di AICc/BIC).
Nella tua situazione, poiché ti trovi in una fase di screening, considererei il secondo modello più utile del primo, poiché R2/R2 aggiustato sono più alti e la differenza tra i due sembra bassa, il che indica un modello ben aggiustato.
Da una prospettiva più pratica e per rispondere alla tua domanda:
- È possibile adattare il modello trovato tramite lo screening definitivo di adattamento cliccando su " Esegui modello " nella sezione "Stime dei parametri del modello combinato". È disponibile anche un'opzione simile nella piattaforma di adattamento a due livelli per creare o eseguire il modello con gli effetti rilevati. Una volta eseguito il modello, è possibile verificare che rispetti le ipotesi di regressione.
- Non esiste una risposta definitiva a questa domanda: puoi scegliere i livelli in modo che siano i più pratici da utilizzare, quindi livelli medi o livelli bassi (nel caso in cui questi livelli bassi siano a 0, ad esempio, e ciò possa facilitare i calcoli CFD). Una volta trovate le impostazioni ottimali per i tuoi fattori, esegui le simulazioni CFD per verificare che le impostazioni rappresentino effettivamente il tuo optimum e che il tuo modello sia in grado di prevederlo accuratamente.
Divertiti !
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMCaso interessante! Ottimo che tu abbia selezionato 4 effetti principali in modo da poter adattare un RSM. Tutti gli effetti di interazione e quadratici sono significativi? Eliminerei le interazioni deboli e le potenze per evitare l'overfitting. Sono necessarie altre simulazioni tramite aumento per convalidare questi effetti. In bocca al lupo per la tua tesi di laurea!
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMHo avuto un caso di DSD con 7 fattori in cui ho dovuto aumentare l'impostazione del valore p di soglia a 0,4 (!) per filtrare gli effetti principali. Ho verificato l'affidabilità di questo screening utilizzando lo screening Fit a due livelli menzionato da Victor e i risultati erano gli stessi; quindi ero fiducioso riguardo al primo screening DSD. Sfortunatamente ho ottenuto 5 fattori attivi, quindi ho dovuto aumentare il mio DSD con 4 esecuzioni aggiuntive per eliminare gli effetti di interazione per l'aggiornamento del modello a RSM. Ha funzionato bene!
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMGrazie mille @Victor_G per il tuo prezioso aiuto! Il tuo supporto è molto apprezzato!
Oggi controllerò sicuramente tutti i link che hai menzionato.
Un'ultima domanda, per favore: la trasformazione di Box-Cox è importante nel mio caso? Mi mostra che λ = -2 è il valore migliore per ridurre SSE, come mostrato nello screenshot allegato. L'ho provata e ha dato R^2 = 0,92 e R^2 adj = 0,85.
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMCiao @frankderuyck ,
No, non tutte le interazioni sono disponibili nel secondo modello che ho provato (p=0,1), ci sono solo 2 interazioni e 2 termini al quadrato (A*B, B*C, B^2, C^2) con i 4 fattori principali (A,B,C,D).
Poiché ho ottenuto 3 fattori continui (A, C, D) e 1 categoriale (B), penso che non ci sia bisogno di aumento per adattare un RSM, il livello alto (+1) del fattore categoriale B è chiaramente migliore del livello basso (-1) per tutti i casi che ho provato.
Grazie per la tua risposta perspicace!! Lo apprezzo
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMÈ possibile provare la trasformazione di Box-Cox con lambda=-2 e confrontare il modello originale e quello trasformato per vedere quale rispetta meglio le ipotesi di regressione: tracciare il grafico effettivo in base al predetto e analizzare i residui per vedere se i residui hanno un andamento casuale e normale con varianza omogenea (omoschedasticità). È quindi possibile confrontare le prestazioni dei modelli.
Le trasformazioni sono utili per allineare meglio i modelli con le ipotesi di regressione e per semplificarli.
Con un valore lambda di -2, ciò equivale a trasformare Y in 1/Y2: https://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/normal-distributions/box-cox-transformation/
Spero che queste risposte ti aiutino ad analizzare i risultati!Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMCiao di nuovo @Victor_G ,
Ho provato la trasformazione Box-Cox e ha dato risultati migliori in termini di R^2, R^2 adj, RMSE, AICc e BIC.
Ora voglio adattare l'RSM, se vado su Analizza -> Adatta modello, cosa dovrei scegliere come variabile y ? Scelgo il coefficiente di potenza originale ottenuto dalle simulazioni CFD? Oppure scelgo l'espressione prevista ottenuta da Box-Cox?
Apprezzo il tuo aiuto e il tuo supporto! Non so cosa avrei fatto senza il tuo aiuto 
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMCiao @Mohnasre ,
Ok, sembra che la Trasformazione possa essere utile nel tuo caso. Ha avuto un effetto positivo sui residui (andamento casuale, omoschedasticità, distribuzione normale dei residui)?
Non sei sicuro di aver capito appieno la tua domanda? Una volta individuati i termini nel tuo modello tramite le piattaforme Fit Definitive Screening e/o Fit Two Levels Screening, puoi creare o eseguire direttamente il modello tramite la piattaforma integrata Fit Model. Da lì, puoi valutare quale valore lambda è il più appropriato nella trasformazione Box-Cox e scegliere l'opzione "Sostituisci con Trasforma". Ora dovresti avere il modello finale che hai menzionato e da lì puoi salvare la Formula di Previsione per avere l'equazione direttamente nella tua tabella dati. Nota che non è necessaria alcuna "retrotrasformazione" o altro per tornare all'unità originale, poiché JMP lo fa già quando salva la Formula di Previsione. Viene eseguito direttamente anche quando si controlla il Prediction Profiler. Nel tuo caso, vedrai nella colonna "Formula di Previsione" che se hai scelto un valore lambda di -2, JMP aggiungerà il termine "1/square(expression)" (o semplicemente square(expression) con esponente -2) prima dell'equazione per eseguire questa retrotrasformazione nelle unità originali.
Se si menziona l' espressione di previsione disponibile in Fit Model, questa equazione è l'equazione adattata ai dati dopo la trasformazione, quindi se si prevede di utilizzarla, non dimenticare di ritrasformarla nell'unità originale.
Spero che questa risposta ti aiuti a finalizzare il tuo argomento,
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMCiao @Victor_G ,
Sì, la trasformazione ha migliorato anche il comportamento residuo.
Ok, quindi giusto per chiarire, non è necessario utilizzare la piattaforma Fit Model con le macro RSM , corretto?
Avevo l'impressione che la piattaforma DSD fosse principalmente per lo screening e che, dopo aver identificato i fattori attivi, avrei dovuto creare un modello RSM separato utilizzando " Analizza → Adatta modello" e la macro "Superficie di risposta".
Quindi, se ho capito bene, dopo aver applicato la trasformazione Box-Cox nella piattaforma DSD e aver accettato il modello trasformato, ho già l'equivalente di un modello "a livello RSM" per i miei fattori attivi e non è necessario alcun ulteriore passaggio di adattamento RSM?
Mi scuso per la domanda banale, volevo solo essere sicuro di aver compreso appieno il flusso di lavoro corretto.
Grazie ancora per il tuo prezioso aiuto!
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMA proposito, ho provato a usare il modello analizza --> adatta con le macro RSM. Ho usato la "risposta prevista" ottenuta dalla trasformazione di Box-Cox come risposta y .
Questo modello adattato aveva 2 termini di interazione attivi in più (rispetto al modello DSD finale), con R^2, R^2 adj più elevati e AICc, BIC e RMSE più bassi.
Ma ho avuto la sensazione che ci fosse qualcosa di sbagliato nell'utilizzare la "risposta prevista" come variabile Y da prevedere nuovamente. Ecco perché ti ho chiesto se fosse necessario adattare RSM a un'altra piattaforma dopo la trasformazione di Box Cox.
Grazie
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMCiao @Mohnasre ,
La piattaforma Fit Model con la macro RSM avvierà l'adattamento di un modello con tutti gli effetti principali, gli effetti di interazione e gli effetti quadratici dei fattori in uso. Se si è già lavorato all'identificazione dei termini attivi tramite un'altra piattaforma, non è necessario ripetere l'operazione di identificazione/filtraggio dei termini e adattamento del modello. Tuttavia, è possibile provare diverse piattaforme in parallelo per vedere come i modelli concordano e differiscono.
Sì, il DSD serve principalmente per lo screening, ma in situazioni in cui si ha un numero relativamente basso di effetti attivi e/o un numero elevato di fattori da esaminare, il DSD potrebbe essere sufficiente per adattare un modello RSM personalizzato ai fattori più importanti.
Quindi, per rispondere direttamente alla tua domanda, non è necessario alcun ulteriore passaggio di adattamento RSM una volta che hai già creato il tuo modello personalizzato tramite un'altra piattaforma. L'uso di altre piattaforme come Fit DSD o Fit Two Level per adattare i modelli è più appropriato o più semplice quando si affrontano diverse situazioni di progettazione.
Per quanto riguarda il tuo secondo messaggio, non proverei a modellare una risposta prevista, poiché non modelleresti alcuna variabilità derivante dai calcoli CFD. Quindi potresti finire con un modello apparentemente migliore, poiché stai adattando un modello a una risposta "perfetta" prevista che proviene già da un modello. Ma non puoi confrontare un modello che prevede una risposta prevista "puramente" perfetta e un modello che prevede una risposta misurata da calcoli CFD. Puoi comunque provare a utilizzare un'altra piattaforma di modellazione (hai usato Fit Two Levels? È molto efficace nell'identificare interazioni ed effetti quadratici), per verificare di non aver trascurato alcun termine durante la costruzione del modello.
Spero che questa risposta ti aiuti a ottenere il risultato finale.
Re: Necessità di indicazioni sull'analisi di un DSD e sulla transizione a un modello RSMGrazie mille per il tuo tempo e il tuo supporto!
Lo apprezzo!
Buona giornata @Victor_G
