Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSD
Ich plane einen DOE mit 7 kontinuierlichen Faktoren, 1 kategorischem Faktor und 2 Blöcken.
Ziel ist sowohl das Screening als auch die Optimierung.
Ich möchte DSD verwenden, stoße jedoch auf folgende Situationen / Fragen:
1 Fünf der kontinuierlichen Faktoren können Wechselwirkungen haben. Wird dies die Verwendung von DSD einschränken?
2 Vier der fünf Faktoren sind dreistufig, jedoch nicht in gleichem Abstand (beispielsweise 100, 120, 200). Wie soll ich damit umgehen?
3. Ein kontinuierlicher Faktor hat nur zwei Stufen aufgrund der Verfügbarkeit von Proben. Wie soll ich damit umgehen?
4 Bei all den kontinuierlichen Faktoren versuche ich, die Pegel so weit wie möglich voneinander zu steuern, aber es ist unpraktisch, die maximalen und minimalen Werte zu erhalten. Wird das ein Problem sein?
5 Wenn ich versuche, einige Mittelpunkte (leere Reihe) hinzuzufügen, sollte ich versuchen, den ursprünglichen Charakter des Designs zu erhalten?
Vielen Dank!
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSD@ Peter_Bartell
Ja. Die Faustregel für mich ist, dass DOE ein sequentieller Lernprozess ist und beim ersten Durchlauf nicht mehr als 25% der Ressourcen ausgeben sollte.
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSDHerzlich Willkommen ... jetzt der Haftungsausschluss. Meine Empfehlungen sind nur ein Ansatz, um dieses Problem zu lösen. Das gehört zur Kunst des DOE ... Es gibt keinen EINEN Weg, um ein praktisches Problem zu lösen. Wenn Sie zum Beispiel gesagt haben, dass Sie über ein unbegrenztes Budget und unbegrenzte Ressourcen verfügen ... Ich hätte Sie direkt an die Custom Design-Plattform geschickt, um das Schätzmodell und das RSM-Typmodell zu unterstützen. Dies würde viele Ihrer Level-Fragen lösen und Ihnen Interaktionseffekte, Quadrate usw. ermöglichen. Ich vermute, wenn Sie andere fragen, haben sie andere Ideen als meine.
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSD@ Peter_Bartell
Vielen Dank für Ihre prompten Eingaben!
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSDJa, mit meinen Kommentaren zu 2. und 3. Ich schlage vor, einen D - optimalen, sequentiellen Versuchsdesignansatz in Betracht zu ziehen.
Oft haben wir Einschränkungen in Bezug auf min und max, die für einen bestimmten Faktor ausgewählt werden können. Wahrscheinlich ist die größte Sorge, wenn man sich mit Pegeleinschränkungen befassen muss, die, ob die Pegel, die schließlich ausgeführt werden, weit genug voneinander entfernt sind, damit das Antwortsignal alle Rausch- und Fehlerquellen übersteigen kann, die die Antwort beeinflussen. Wenn Sie keine Ahnung haben ... Vielleicht kann ein kleiner Faktor zu einem Zeitpunkt für diesen einzelnen Faktor mit ein paar Replikaten eine Idee geben?
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSD@ Peter_Bartell
Ich nehme an, Sie schlagen vor, ein 2-stufiges D-optimales benutzerdefiniertes Design für das Screening durchzuführen, um Ressourcen zu sparen und Problem 2 und 3 anzusprechen, oder?
In Problem 4 meine ich, dass wir für einen kontinuierlichen Faktor oft nicht die maximalen und minimalen Werte testen können. Wird das ein Problem sein? Für ein mechanisches System reicht die Eingangslast beispielsweise von -1000 Newton bis +1000 Newton. Das Testgerät kann jedoch nur min = 500 N und max = +500 N erzeugen.
Vielen Dank.
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSDHier sind meine Gedanken zu Ihren drei Fragen (Ihrem Nummerierungsschema):
2 Wenn Sie zuerst ein Screening-Design entwerfen, versuchen Sie in der Regel, die erforderlichen Informationen für den geringsten Ressourcenaufwand zu finden. DSDs verlassen sich in der Regel auf gleichmäßig verteilte Ebenen, so dass das Design die richtigen Umklapp-Eigenschaften hat. Mit diesen vielen Faktoren bei dieser nicht gleichmäßig verteilten Eigenschaft haben Sie in Betracht gezogen, eine 2-Ebene auszuführen (vergessen Sie, jetzt die mittlere Ebene zu betreiben). Wenn Sie spezifische Kenntnisse über vermutete zwei Faktorwechselwirkungen haben, die Sie schätzen möchten, können diese in das Modellspezifikationsfenster aufgenommen werden. Dann wird das Design ihre Einschätzung unterstützen.
3. Wenn Sie die in 2 vorgeschlagene D-optimale Route wählen. Das löst dieses Problem.
4 Ich bin nicht zu 100% sicher, was Sie hier meinen ... meine Interpretation Ihres Problems und Ihrer Reaktion ist lediglich die Gestaltung des Experiments auf den Ebenen, auf denen Sie das Experiment tatsächlich durchführen möchten ... nicht, dass einige andere Ebenen willkürlich gewählt haben.
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSD@ Peter_Bartell
Ich mag und werde der "Straßenkarte" folgen, die Sie zeichnen.
Könnten Sie in der Zwischenzeit meine Frage 2, 3 und 4 (unten) ansprechen? Sie haben mich eine Weile verwirrt.
2 Vier der fünf Faktoren sind dreistufig, jedoch nicht in gleichem Abstand (beispielsweise 100, 120, 200). Wie soll ich damit umgehen?
3. Ein kontinuierlicher Faktor hat nur zwei Stufen aufgrund der Verfügbarkeit von Proben. Wie soll ich damit umgehen?
4 Bei all den kontinuierlichen Faktoren versuche ich, die Pegel so weit wie möglich voneinander zu steuern, aber es ist unpraktisch, die maximalen und minimalen Werte zu erhalten. Wird das ein Problem sein?
Vielen Dank!
Re: Situationen / Fragen bei der Verwendung von DSDFür den Anfang denke ich, dass Sie versuchen, ein einziges Experiment zu erzwingen, um zwei sehr unterschiedliche Ziele zu erreichen: Screening und Optimierung. Diese beiden Ziele führen im Allgemeinen nicht zu EINEM Experiment, sondern zu einem Minimum von zwei Experimenten unter Verwendung von sequentiellem experimentellem Design.
DSDs befinden sich in der Kategorie Screening. Die Idee besteht darin, aktive Faktoren effizient zu identifizieren und sich dabei auf die Sparsity von Effekten und die Vererbung von Effekten als entscheidende Faktoren zu verlassen. Bei einem Verdacht auf 5 von 7 kontinuierlichen Faktoren mit aktiven Interaktionen ist dies kein genaues Effektsystem, wenn der Verdacht stimmt. Meine generelle Empfehlung wäre, zunächst aktive Faktoren mithilfe einer DSD nach dem Buch zu ermitteln, ohne sich mit Replikaten, Mittelpunkten usw. zu beschäftigen. Hoffentlich verwenden Sie JMP Version 13, um den neuen Workflow für die zweistufige Modellanpassung nutzen zu können.
Dann nehmen Sie das, was Sie über aktive Faktoren und Effekte wissen, und führen Sie dann eine Art optimales Design in der JMP-Plattform für benutzerdefiniertes Design aus. Auf diese Weise können Sie genaue Modelleffekte angeben, die wahrscheinlich sind, basierend auf dem, was Sie im DSD-Teil Ihres Designs gelernt haben. Wechselwirkungen, Quadrate, falls erforderlich usw. Von hier aus können Sie mithilfe von JMPs Vorhersageprofiler und -simulator die optimalen Faktoreinstellungen ermitteln.
