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Faktorenkombinationsanalyse

Verehrte Gäste,

Ich habe mehrere Datensätze mit historischen Formulierungszusammensetzungen zusammengetragen. Diese umfassen verschiedene Formulierungsphasen und repräsentieren 150 Versuche mit 35 Komponenten. Die Formulierungsschritte wurden schrittweise durchgeführt. Von Versuch zu Versuch änderten sich sowohl der prozentuale Anteil der Rohstoffe als auch die Rohstoffe selbst. Insgesamt umfasst dies 150 Versuche mit 35 verschiedenen Komponenten. Jede Formulierung enthält etwa 10 Komponenten.

Ich möchte untersuchen, welche Komponentenkombinationen die Trübung der Flüssigkeit verursachen. Ich habe eine Säulendarstellung (OK/NOK) erstellt und ein Prädiktor-Screening durchgeführt. Dieses liefert jedoch nur Informationen über einzelne Komponenten, nicht über Kombinationen. Bei der Untersuchung der scheinbar verantwortlichen Komponenten kann ich kein klares Muster erkennen und bin mir sicher, dass es sich um einen Kombinationseffekt handelt.

Gibt es ein Tool, das mir helfen kann, ungünstige Kombinationen zu identifizieren?

Vielen Dank im Voraus.

Grundlagen der Datenanalyse und ModellierungDatenexploration und -visualisierungBetreff: Faktorenkombinationsanalyse

Ich bin mir nicht ganz sicher, wie Ihre Prädiktoren kombiniert werden und wie die Läufe strukturiert sind. Aber soweit ich das beurteilen kann, besteht bei Ihnen eine hohe Multikollinearität zwischen Ihren Prädiktorvariablen. In diesem Fall könnte ein Modellierungsverfahren wie die partielle Kleinste-Quadrate-Regression (PLS) hilfreich sein. Bei einer kategorialen Zielgröße benötigen Sie JMP Pro, um die PLS-Diskriminanzanalyse-Plattform auszuführen. Der Vorteil von PLS liegt darin, dass im Rahmen der mathematischen Berechnung sogenannte latente Strukturen oder Variablen erstellt werden, die Multikollinearität zwischen den x-Variablen berücksichtigen. Die Scoring-Plots und andere Visualisierungen der Plattform helfen Ihnen dann, die einzelnen x-Variablen mit dem größten Einfluss auf die Zielgröße zu identifizieren.

Betreff: Faktorenkombinationsanalyse

Vielen Dank für die Antwort. Es gibt keine Struktur, da die DoE-Methodik nicht angewendet wurde.

Ich habe versucht, eine PCA-Analyse und ein Prädiktor-Screening durchzuführen, aber die Ergebnisse sind meiner Meinung nach nicht vollständig schlüssig. Außerdem kann ich keine PLS-Regression durchführen, da meine Variable Y keine stetige Variable ist.

Ich habe eine anonymisierte Datei angehängt.

Betreff: Faktorenkombinationsanalyse

Da die Zielvariable binär ist, könnten Sie eine logistische Regressionsanalyse durchführen. Bei hoher Kollinearität der Faktoren wäre die generalisierte Regression von JMP Pro wahrscheinlich besser geeignet.