Come in molte aree di JMP, ci sono troppe nuove funzionalità che supportano la pianificazione degli esperimenti da includere in un singolo post sul blog. Quindi, presenterò solo i primi. quando JMP 11 inizia la spedizione a settembre, ho in programma di pubblicare ulteriori nuove funzionalità e con maggiori dettagli.
Qual è il nuovo strumento più interessante per la progettazione dell'esperimento?
La novità più strabiliante per me è la novità strumento di progettazione che riempie lo spazio che supporta il posizionamento di punti design in regioni non rettangolari. I progetti di riempimento spaziale sono molto popolari in sperimentazione con complessi modelli informatici deterministici. Tali modelli danno la stessa risposta se fornite gli stessi input, quindi controllare la variabilità non è un problema. L'obiettivo della sperimentazione di modelli di computer che potrebbero richiedere ore o persino giorni per produrre una singola osservazione è trovare un'approssimazione fedele al modello del computer che è molto più veloce. È quindi possibile utilizzare questa approssimazione per effettuare previsioni a punti non analizzati. Oppure, è possibile sviluppare l'intuizione sulle relazioni tra gli input e gli output del modello di computer creando grafici usando il modello di approssimazione semplificato. Costruire tali grafici usando il codice del computer stesso richiederebbe troppo tempo a causa dell'enorme numero di punti necessari per realizzare tale trama. Chiamiamo i nuovi disegni Riempimento veloce flessibile progetta perché sono veloci da generare, offrono una grande flessibilità nel descrivere la regione di sperimentazione e fanno un buon lavoro nel riempire lo spazio.
Puoi mostrarci cosa intendi?
Ecco un esempio illustrativo. Supponiamo che stavi studiando la qualità dell'aria, per esempio, nella Carolina del Nord. Probabilmente sarai interessato a coprire l'intero stato in modo uniforme. Certo, hai un budget limitato di monitor di qualità dell'aria, per esempio 100. La domanda di progettazione è dove posizionare i monitor. La figura 1 mostra il riempimento flessibile a 100 punti (FFF o triple F o F a cubetti) per questo problema.
Potete vedere voi stessi che i punti fanno un buon lavoro di copertura dello stato in modo uniforme.
Quali altre nuove funzionalità di progettazione sono notevoli?
Una seconda caratteristica che mi piace particolarmente è stata implementata da un nuovo membro del Team di sviluppo JMP, Ryan Lekivetz. Ryan ha un dottorato di ricerca dall'università Simon Frasier, e il suo argomento di tesi era in progettazione di esperimenti. Inoltre, è un mago della programmazione C ++, che lo rende perfetto per aiutarmi a creare nuovi strumenti per la progettazione dell'esperimento. Viene dal Canada, ma non lo terremo contro di lui, eh?
In ogni caso, Ryan ha aggiunto una nuova e potente funzionalità allo strumento di progettazione di screening in JMP. In precedenza, i progetti di screening erano limitati a fattori che avevano solo due livelli (OK, c'erano alcuni progetti per un numero limitato di fattori con tre livelli). La nuova capacità crea disegni ortogonali o quasi ortogonali per i casi in cui i fattori possono avere più di tre livelli. Immagina se avessi quattro macchine e sei operatori e ogni macchina avesse 11 manopole per i controlli. Come progetteresti un esperimento di screening per questo problema?
La Figura 2 mostra il disegno trovato usando il nuovo algoritmo di Ryan per la ricerca di array ortogonali o quasi ortogonali. Come puoi vedere nella Mappa dei colori sulle correlazioni, questo disegno è ortogonale per gli effetti principali.
Qualunque altra cosa?
L'ultima grande funzionalità che è nuova in JMP 11 è Disegni di screening definitivi (DSD). Ho scritto a post sul blog e a articolo di giornale su questi progetti prima, ma fino ad ora, gli investigatori che volevano utilizzare questi disegni necessari per installare un componente aggiuntivo. In JMP 11, lo strumento DSD è disponibile come secondo elemento nel menu DOE.
Finora, le applicazioni reali dei DSD hanno avuto un successo straordinario. Grazie al mio collega Lou Valente , Ho avuto la fortuna di essere coinvolto in una di queste applicazioni che ha vinto il Premio Statistica dell'Associazione Statistica Americana in Chimica .
I DSD hanno alcune proprietà molto desiderabili. Sono poco costosi, richiedendo solo il doppio delle corse quante sono i fattori. Sono disegni ortogonali, quindi è possibile stimare i principali effetti con un'efficienza statistica molto elevata. Sono disegni a tre livelli, quindi puoi anche rilevare la curvatura nella relazione tra qualsiasi fattore e la risposta di interesse. Gli effetti principali sono anche indipendenti da eventuali interazioni a due fattori e nessuna delle interazioni a due fattori è confusa con qualsiasi altra interazione a due fattori. In effetti, se si rivelano solo tre fattori importanti, è possibile adattare un modello quadratico completo per questi tre fattori, indipendentemente da quali fattori si rivelino. Quindi, in un certo senso, questi progetti di screening sono anche esperimenti di superficie di risposta avidi.
La figura 3 mostra una mappa dei colori sulle correlazioni per un DSD a otto fattori.
Qualche pensiero finale?
Ribadisco che queste sono solo le prime tre nuove funzionalità. Vorrei ricordare che molti designer diversi dal Custom Designer sono ora programmabili tramite JSL. Ci sono anche i calcoli di potenza rinnovati nel Custom Designer che saranno oggetto di almeno un post futuro.
Nota: Questo post è parte di una serie di anteprime di JMP 11 da parte di membri e esperti tecnici di JMP R & D. Il blog JMP presenterà una nuova anteprima ogni martedì fino a quando JMP 11 sarà rilasciato a settembre. Guarda tutto il Anteprime di JMP 11 .
Charlie Shipp ha scritto:
Grazie; questo è fantastico! Mantenere il buon lavoro.
