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发表于 2020-4-22 14:16:36 来自手机 | 显示全部楼层 |阅读模式
生产背景:投入2种原材料,经过很长的线体设备,出来成品。
成品有一项性能评价方式:计量型。半年以来做过上百次小批量。
可能影响性能的有:每种原材料的2~3种属性,设备参数有5种以上的参数。
因子超过10个,即使排2水平DOE要做上千次,不现实。请问一下​怎么筛选出跟这项性能密切相关的因子,并且得到望大目标的因子组合。
尝试过Minitab矩阵图查看历史数据的散点规律-建多元模型-筛选P值较低模型建立多元回归方程(收敛到2个主要因子的方程)-按照优化的因子组合去调整了试生产,结果还是不理想。
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 楼主| 发表于 2020-4-23 12:39:32 来自手机 | 显示全部楼层
猫小乐 发表于 2020-4-23 00:28
光从描述上分析,的确是无解的,还必须从实际的模型上分析排除掉一些因子。
也可以考虑EDA(探索性数据分析 ...

minitab给出了几组多元模型,我手动排除P值和S偏大的,用剩下的一个模型建立回归方程,求出最佳子集,投入生产实际做出来跟期望偏差很大。

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发表于 2020-4-23 00:28:27 | 显示全部楼层
光从描述上分析,的确是无解的,还必须从实际的模型上分析排除掉一些因子。
也可以考虑EDA(探索性数据分析)去寻找一些规律。
如果一定要用多元建模去求望大值,从你的描述来看,很可能因素之间还应考虑方差膨胀因子,用最佳子集法(Best Subsets)应该能解决部分问题……

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发表于 2020-4-23 14:08:16 | 显示全部楼层
见虫卸甲 发表于 2020-4-23 12:39
minitab给出了几组多元模型,我手动排除P值和S偏大的,用剩下的一个模型建立回归方程,求出最佳子集,投 ...

我知道,偏差原因就是你没考虑协同关系,就是X1和X2之间的关系

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发表于 2020-4-23 13:21:06 | 显示全部楼层
思路OK
就是没有从所有因子中找到贡献较大的因子,也即没有收敛到Y-->X关系。
如果你会用GM Red-X,有方法实现。
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