Situations / questions sur l'utilisation de DSD
Je prévois de lancer un DOE avec 7 facteurs continus, 1 facteur catégorique, 2 blocs.
L'objectif est à la fois le dépistage et l'optimisation.
Je souhaite utiliser DSD, mais je rencontre les situations / questions suivantes:
1. Cinq des facteurs continus peuvent avoir des interactions. Est-ce que cela limitera l'utilisation de DSD?
2 Quatre des cinq facteurs sont à trois niveaux, mais ne sont pas également séparés (par exemple 100, 120, 200). Comment gérer ça?
3 Un facteur continu a deux niveaux uniquement en raison de la disponibilité de l'échantillon. Comment le gérer?
4 Pour tous les facteurs continus, j'essaie de contrôler les niveaux aussi éloignés que possible, mais il n'est pas pratique d'obtenir le maximum et le minimum. Cela sera-t-il un problème?
5 Si j'essaie d'ajouter quelques points centraux (rangée vide), dois-je essayer de conserver le caractère original du motif?
Merci!
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSD@ Peter_Bartell
Oui. Pour moi, la règle générale est que le DOE est un processus d’apprentissage séquentiel et ne doit pas dépenser plus de 25% des ressources en fonctionnement initial.
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSDVotre accueil ... maintenant le disclaimer. Mes recommandations ne sont qu'une approche pour résoudre ce problème. Cela fait partie de l'art de DOE ... il n'y a pas UN SEUL moyen de résoudre un problème pratique. Par exemple, si vous m'aviez dit que votre budget et vos ressources étaient illimités ... je vous aurais directement invité à utiliser simplement la plate-forme Custom Design pour prendre en charge l'estimation et le modèle de type RSM. Cela résoudrait beaucoup de vos questions de niveaux et vous donnerait vos effets d’interaction, quadratiques, etc. Je suppose que si vous demandez aux autres, ils auront d'autres idées que les miennes.
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSD@ Peter_Bartell
Merci beaucoup pour vos contributions rapides!
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSDOui, avec mes commentaires sur 2. et 3. ci-dessus, je suggère d’envisager une approche D-optimale et séquentielle de la conception des expériences.
Souvent, nous avons des contraintes sur les niveaux minimaux et maximaux qui peuvent être choisis pour un facteur donné. Le plus gros souci probablement de faire face aux contraintes de niveau est probablement de savoir si les niveaux qui sont finalement gérés sont suffisamment éloignés pour que le signal de réponse puisse dépasser toutes les sources de bruit et d’erreur qui influencent la réponse. Si vous n'en avez aucune idée ... peut-être qu'une petite expérience à la fois pour ce seul facteur avec quelques répétitions peut vous donner une idée?
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSD@ Peter_Bartell
Je suppose que vous proposez d’utiliser une conception personnalisée D-optimale à 2 niveaux pour le filtrage afin d’enregistrer les ressources et de résoudre les problèmes 2 et 3, n’est-ce pas?
Ce que je veux dire dans le problème 4 est que, pour un facteur continu, nous ne pouvons souvent pas tester pratiquement les valeurs maximales et minimales. Cela sera-t-il un problème? Par exemple, pour un système mécanique, la charge d'entrée varie de -1 000 Newton à +1 000 Newton. Mais l'équipement de test ne peut générer que min = 500 N et max = +500 N.
Merci.
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSDVoici mes réflexions sur vos trois questions (votre schéma de numérotation):
2 Si votre conception initiale est une conception de dépistage, vous essayez généralement de trouver les informations requises pour une dépense minimale en ressources. Les DSD s'appuient à peu près sur des niveaux équidistants, de sorte que la conception possède les propriétés de repliement appropriées. Avec autant de facteurs associés à cette caractéristique non espacée de manière égale, avez-vous envisagé de lancer une conception D-optimale à 2 niveaux (oubliez pour l'instant le niveau «intermédiaire») en mettant l'accent sur le filtrage (ce qui permet de minimiser le nombre d'essais)? Si vous souhaitez estimer des interactions suspectes à deux facteurs que vous souhaitez estimer, vous pouvez les inclure dans la fenêtre de spécification du modèle. Ensuite, la conception appuiera leur estimation.
3 Si vous choisissez la route D-optimale suggérée à la section 2. ci-dessus, cela résout ce problème.
4 Je ne suis pas sûr à 100% de ce que vous entendez ici ... mon interprétation de votre problème et de ma réaction est simplement de concevoir l'expérience aux niveaux auxquels vous avez l'intention de mener l'expérience ... pas certains ont choisi arbitrairement des niveaux plus larges.
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSD@ Peter_Bartell
J'aime et suivrai la "feuille de route" que vous dessinez.
Entre-temps, pourriez-vous répondre à mes questions 2, 3 et 4 (ci-dessous)? Ils m'ont intrigué pendant un moment.
2 Quatre des cinq facteurs sont à trois niveaux, mais ne sont pas également séparés (par exemple 100, 120, 200). Comment gérer ça?
3 Un facteur continu a deux niveaux uniquement en raison de la disponibilité de l'échantillon. Comment le gérer?
4 Pour tous les facteurs continus, j'essaie de contrôler les niveaux aussi éloignés que possible, mais il n'est pas pratique d'obtenir le maximum et le minimum. Cela sera-t-il un problème?
Merci!
Re: Situations / questions sur l'utilisation de DSDPour commencer, je pense que vous essayez de forcer une seule expérience à satisfaire deux objectifs très différents: le filtrage et l’optimisation. Ces deux objectifs ne conduisent généralement pas à une seule expérience mais à un minimum de deux expériences utilisant un plan expérimental séquentiel.
Les DSD appartiennent en grande partie à la catégorie du dépistage, l’idée étant d’identifier efficacement les facteurs actifs, en s’appuyant sur la faible densité et l’hérédité des effets comme catalyseurs clés. Si vous soupçonnez que 5 de vos 7 facteurs continus sont associés à des interactions actives, il ne s'agit pas d'un système à effets rares si vos soupçons sont corrects. Ma recommandation générale serait d’abord d’établir les facteurs actifs en utilisant un DSD «à la livre», sans se soucier des répliques, des points centraux, etc. J'espère que vous exécutez JMP version 13 afin que vous puissiez tirer parti du nouveau flux de travail d'adaptation du modèle en deux étapes.
Prenez ensuite ce que vous avez appris sur les facteurs et les effets actifs, puis exécutez une sorte de conception optimale dans la plate-forme de conception personnalisée de JMP. De cette façon, vous pouvez spécifier les effets de modèle exacts susceptibles d’être basés sur ce que vous avez appris dans la partie DSD de votre conception. Interactions, quadratiques, si nécessaire, etc. À partir de là, utilisez le profileur de prédiction et le simulateur de JMP pour trouver vos paramètres de facteur optimaux.
