Lieber JMP!
Wir haben vor Kurzem JMP Pro erworben und ich möchte die Bayes'sche Optimierung nutzen.
Ich möchte mit einem DoE mit Fast Flexible Filling Design einen Startpunktsatz für die Optimierung generieren.
Ich habe 2 Antwortvariablen und 5 Faktoren, 1 davon ist kategorisch (Dtype), 4 sind kontinuierlich.
Abhängig vom Niveau von Dtype möchte ich den Grenzwert des Faktors D auf verschiedene Werte festlegen (z. B. für P und A zwischen 5 und 10, für L zwischen 5 und 20).
Wie kann ich das erreichen?
Ich habe einen Screenshot aus meinem JMP Pro angehängt.
Vielen Dank im Voraus für Ihre Zeit und Ihre Antwort.
Hallo @VarianceCivet85
Willkommen in der Community!
Wenn Sie Ihr raumfüllendes Design erstellen, um Ihre Kandidatenmenge zu generieren, können Sie Ihr Ziel sehr einfach erreichen, indem Sie den Filter für unzulässige Kombinationen oder das Skript für unzulässige Kombinationen verwenden.
Wählen Sie „Filter für unzulässige Kombinationen verwenden“ und anschließend entweder Faktor Dtype = P und den Bereich für Faktor D von 10 bis 20 ODER Faktor Dtype = A und den Bereich für D von 10 bis 20. Dies sind die Faktorbereiche/Kombinationen, die Sie basierend auf Ihren Informationen nicht in Ihrem Design benötigen. Sie sollten nun folgenden Bildschirm sehen:
Wenn Sie mit JMP-Skripten besser vertraut sind, können Sie die Option „Skript für unzulässige Kombinationen verwenden“ und dieses Skript verwenden:
Dtype == "P" & D >= 10 | Dtype == "A" & D >= 10
Und Sie werden die gleichen Ergebnisse erzielen.
Legen Sie die gewünschte Punktzahl für Ihre Kandidatengruppe fest, generieren Sie die Datentabelle und überprüfen Sie abschließend, ob die Einschränkungen ordnungsgemäß durchgesetzt und eingehalten werden:
Ich empfehle Ihnen, den hervorragenden Blog „Demystifying Factor Constraints“ von @Jed_Campbell zu lesen. Darin werden die verschiedenen Möglichkeiten zur Durchsetzung von Einschränkungen beim Erstellen von Designs/Kandidatensätzen erläutert.
EDIT: Da Sie Startpunkte für die Bayes'sche Optimierung erstellen möchten, könnten Sie eventuell ein D-optimales benutzerdefiniertes Design verwenden und die zuvor erwähnte Einschränkung erzwingen, um sicherzustellen, dass der Bereich für jeden Faktor mit einem Minimum an Läufen untersucht werden kann. Mit nur 6 Läufen und dem Fast Flexible Filling-Design hatte ich einige Situationen, in denen die Bereiche von D für jeden Dtype nicht vollständig untersucht wurden.
Bei einem benutzerdefinierten Designansatz (und der ausschließlichen Verwendung von Haupteffekten im Modell) benötigen Sie mindestens 7 Durchläufe. Die Aufteilung der Durchläufe stellt jedoch sicher, dass Sie den gesamten Bereich für jede Dtype-Stufe abdecken.
Ich hoffe, diese Antwort löst Ihr Problem.
