¿Puede un diseño de relleno de espacio ayudar a que mi viaje al trabajo sea más fácil? (Foto de Geoffrey Arduini a través de Unsplash: https://unsplash.com/geoffreyarduini)
Cada vez que me estoy preparando para ir o venir del trabajo, siempre tengo la noción de que si me voy a cierta hora, mi unidad será más suave debido a la menor cantidad de tráfico. Por supuesto, incluso si salgo a la misma hora todos los días, mi tiempo de manejo seguirá variando. Cuando Google Maps recientemente proporcionó la función para dar un rango de tiempo de viaje estimado para un viaje futuro, decidí ver si podía encontrar algo interesante en mi viaje diario. Esto también parecía una oportunidad perfecta para probar el Nuevas características de diseño de espacios de relleno en JMP 12.
Si bien no conozco todos los detalles de cómo se calcula el tiempo, puedo tratar la respuesta como proveniente de un simulador de computadora con una respuesta determinista: si pongo la misma hora de salida / día una y otra vez, sigo recibiendo el mismo tiempo esperado. Por lo tanto, es un desperdicio de recursos el uso de ejecuciones duplicadas. Recopilé los datos en una sola sesión, ya que no me queda claro cómo / cuándo Google Maps actualiza estas estimaciones.
Para demostrar la utilidad del diseño de relleno de espacio, supongamos que todo lo que tengo disponible es el tiempo total de viaje basado en el tiempo que salgo por la mañana y el tiempo que salgo del trabajo por la noche (es decir, no tener los tiempos de viaje individuales de mañana / tarde disponibles). Luego quiero un diseño que tenga una buena combinación de horarios de salida por la mañana y por la noche, idealmente en diferentes días de la semana. Mi salida por la mañana puede ocurrir entre las 7:30 am y 9:00 am, mientras que la salida por la tarde es entre las 4:30 pm y 6:00 pm Para simplificar, permito que las variables de tiempo varíen de 0 a 90, representando la cantidad de minutos desde el inicio del rango.
Supongamos que solo tengo los recursos para recopilar datos de 150 puntos. ¿Por qué incluso utilizar un diseño de relleno de espacio, cuando podría repartir los puntos en intervalos uniformemente espaciados? Ya que puedo especificar los tiempos de salida en incrementos de minutos enteros, recopilar datos en todo el rango requeriría 91 x 91 x 5 = 41,405 puntos. Incluso utilizando incrementos de 10 minutos, necesitaría 11 x 11 x 5 = 605 puntos, y pierdo cualquier oportunidad de observar si los tiempos de viaje cambian entre los intervalos de 10 minutos. También quiero asegurarme de no usar las mismas horas en cada día, porque si no hay diferencias entre los días, estaría recolectando los mismos resultados cada vez.
En JMP , Voy a DOE -> Space Filling Design y cambio los factores continuos a mañana y tarde con rangos de 0 a 90. Agrego un factor categórico de cinco niveles por día (tenga en cuenta que esta función solo está disponible a partir de JMP 12):
Cuando presiono Continuar para ir a la siguiente pantalla, la única opción con factores categóricos es el llenado rápido flexible, que utiliza el criterio de MaxPro en JMP 12 para explorar mejor los límites. Las horas de la mañana y de la tarde saldrán como fracciones, que tendré que redondear al recopilar los datos, pero echemos un vistazo al diseño de 150 carreras que encontré. Ignorando los días, obtenemos una buena combinación de horarios de salida:
Y si observamos los horarios de salida día a día, también vemos una buena distribución:
El lector observador puede notar que la escala en los ejes ya no es de 0-90. Esto es una cuestión de cambiar la información de la columna y es mejor dejarlo para otra publicación del blog si hay algún interés (solo déjeme un comentario para avisarme).
Ahora que hemos creado un diseño, es hora de recopilar algunos datos. Mi próxima entrada de blog Se mostrará el análisis para ver si hay resultados interesantes.
