Douglas Ray , PhD, führender Statistiker, Statistikgruppe, ARDEC Quality Engineering & System Assurance der US-Armee
Christopher Drake , Statistiker, Statistikgruppe, US-Armee ARDEC Quality Engineering & System Assurance
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Die US-Armee befasst sich häufig mit dem Testen und Experimentieren von Systemen, bei dem binäre Reaktionen (oft als "Empfindlichkeitstests" bezeichnet) verwendet werden, bei denen ein Stimulus (wie Spannung oder Tropfenhöhe) als primäre Eingabe oder als Faktor verwendet wird. Bei dieser Fallstudie handelt es sich um eine Granat-Testmethode für den "Starter Slug" -Hotwire-Sensitivitätstest, bei der eine Reihe realer Einschränkungen wie der Testablaufplan und die Probengröße involviert waren. Der Entwurf von Experimenten für verallgemeinerte lineare Modelle beinhaltet bestimmte Herausforderungen, die bei Experimenten mit kontinuierlichen Antwortdaten nicht auftreten. Zum Beispiel sind die Daten nicht so informationsreich wie kontinuierliche Messungen, das Testen ist oft destruktiv, und der Erfolg des Experiments und die Nützlichkeit der Antwortvorhersagen hängen stark von der Erfassung der Zone gemischter Ergebnisse ab. Um diesen Schwierigkeiten zu begegnen, wurden dynamische Testansätze entwickelt, um adaptiv Daten an genau den richtigen Stellen des Stimulusbereichs zu generieren, um eine effektive Modellierung zu unterstützen. Diese Präsentation wird veranschaulichen, wie die Statistiker von ARDEC unlängst einen binären Suchalgorithmus als Anfangsphase in einem Zweiphasenexperiment adaptierten, in dem in der zweiten Phase die Nonlinear-Design-Plattform in JMP zur Implementierung des von Gotwalt, Jones und Steinberg (Technometrics, Februar 2009).
