因子組み合わせ分析親愛なるみんな、
処方構成を含む履歴データを複数セット収集しました。これには複数の処方段階が含まれており、35種類の成分を用いた150回の実行が記録されています。処方段階は「段階的に」実施されました。実行ごとに原材料の割合と原材料自体が変更されます。合計で、35種類の成分を用いた150回の実行が記録されています。FI、各処方には約10種類の成分が含まれています。
どの成分の組み合わせが液体の濁りを引き起こすのかを調べたいと思っています。カラム状の外観（OK/NOK）を作成し、予測因子スクリーニングを実行しましたが、これは単一の成分に関する情報のみに適用または提供され、組み合わせに関する情報は提供されません。原因と思われる成分を調べても明確なパターンは見つからず、実際には複合効果であると確信しています。
悪い組み合わせを識別するのに役立つツールはありますか?
よろしくお願いします
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と可視化因子組み合わせ分析について予測変数の組み合わせ方や実行の構造については100%確信が持てませんが、私の理解では、予測変数間に高度な多重共線性がある状況のようです。そのような場合は、部分最小二乗法などのモデリング手法が役立つかもしれません。カテゴリカルな応答の場合、PLS（判別分析）モデリングプラットフォームを実行するにはJMP Proが必要です。PLSの一般的な利点は、数学的な処理の一部として、x間の多重共線性に対応できる潜在構造または変数と呼ばれるものを作成することです。そして、プラットフォームのスコアリングプロットやその他の視覚化によって、応答に最も大きな影響を与えている個々のxを特定できます。
因子組み合わせ分析についてご返信ありがとうございます。DoEの手法は使用されていないため、構造化されていません。
PCA分析と予測変数スクリーニングを実行しようとしましたが、結果が完全には一致していないように思います。また、Yが連続変数ではないため、PLS分析も実行できません。
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因子組み合わせ分析について応答変数が2値なので、ロジスティック回帰分析を実行してみるのも良いでしょう。因子間の共線性が高い場合は、JMP Proの一般化回帰分析の方が適しているでしょう。
