Análisis de datos funcionales: Múltiples respuestasBuen día,
En el contexto del análisis de un diseño de mezcla mediante análisis de datos funcionales, ¿es posible analizar simultáneamente las respuestas en forma de curva y las respuestas clásicas (de valor único)? Si es así, ¿cómo?
Gracias de antemano por su ayuda.
Diseño de experimentosRe: Análisis de datos funcionales: Múltiples respuestasHola @SquaresJackal10 ,
Es posible analizar y visualizar modelos de análisis de datos funcionales y modelos más "estándar" en paralelo. Una opción es tener dos tablas de datos (una para respuestas funcionales, otra para respuestas estándar) y una columna de ID para identificar experimentos idénticos. A partir de ahí, si tiene una columna de ID de experimento común para ambas tablas, puede realizar una unión virtual entre las dos tablas usando esta columna de ID: haga clic con el botón derecho en la columna con ID únicos (respuestas estándar) y luego seleccione Vincular ID . En la tabla con respuestas funcionales, haga clic con el botón derecho en la columna con ID, luego seleccione Vincular referencia y elija la tabla de datos para respuestas estándar. Finalmente, la opción Vincular perfiles permite visualizar el perfilador de datos funcionales, siempre que los factores del diseño estén presentes en la tabla de datos funcionales, que se hayan agregado como variables suplementarias (Z, suplementarias) y que se haya realizado un análisis FDOE en el FDE para vincular los factores del diseño con las curvas ( análisis DOE de ondículas o análisis DOE funcional ).
Un ejemplo de esta manipulación está disponible en esta presentación , Uso de Functional Data Explorer en un diseño de mezcla para la predicción del rendimiento tribológico , donde el uso de este enfoque permite visualizar el espacio experimental del diseño de la mezcla y predecir la curva tribológica en cualquier punto del diagrama ternario realizado con un Mixture Profiler.
Ciertamente existen otros enfoques, pero este tiene la ventaja de respetar el formato de datos de cada modelo (y, por ejemplo, evitar la repetición de respuestas clásicas en la tabla de datos funcionales, que JMP interpretaría como experimentos replicados, lo que sesgaría el análisis).
Esperemos que esta solución te ayude.
Re: Análisis de datos funcionales: Múltiples respuestasRecomendaría un enfoque de dos pasos. Primero, podrías usar FDE para obtener un buen ajuste a tus datos de curva, como en este video: ¿Qué es el análisis de datos funcionales? Luego, podrías usar las puntuaciones FPC de tu análisis FDE como respuestas en tu DOE.
Al iniciar la plataforma FDE, incluya todos los factores DOE y las respuestas no funcionales en el rol Z, suplementario. Una vez que esté satisfecho con el ajuste FDE, guarde los valores FPC mediante Resúmenes de funciones -> Guardar resúmenes. Esto generará una nueva tabla de datos con todos sus factores DOE y respuestas de valor único, además de las nuevas puntuaciones FPC como respuestas adicionales.
