Situazioni / domande nell'utilizzo di DSD
Ho in programma di eseguire un DOE con 7 fattori continui, 1 fattore categoriale, 2 blocchi.
L'obiettivo è sia lo screening che l'ottimizzazione.
Voglio usare DSD, ma incontro le seguenti situazioni / domande:
1. Cinque dei fattori continui possono avere una sorta di interazioni. Questo limiterà l'uso di DSD?
2. Quattro dei cinque fattori sono a tre livelli, ma non equamente distanti (diciamo 100, 120, 200). Come gestirlo?
3. Un fattore continuo ha due livelli solo a causa della disponibilità del campione. Come gestirlo?
4. Per tutti i fattori continui, cerco di controllare i livelli per essere il più distanti possibile, ma non è pratico ottenere il massimo e il minimo. Sarà un problema?
5. Se provo ad aggiungere alcuni punti centrali (riga vuota), dovrei cercare di mantenere la caduta originale sulla natura del design?
Grazie!
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSD@Peter_Bartell
Sì. La regola generale per me è che il DOE è un processo di apprendimento sequenziale e non dovrebbe spendere più del 25% delle risorse durante la corsa iniziale.
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSDIl tuo benvenuto ... ora il disclaimer. Le mie raccomandazioni non sono altro che UN approccio per risolvere questo problema. Fa parte dell'arte del DOE ... non c'è un solo modo per risolvere un problema pratico. Ad esempio, se mi avessi detto che disponevi di un budget illimitato e di risorse ... ti avrei inviato direttamente solo utilizzando la piattaforma Custom Design per supportare la stima e il modello di tipo RSM. Questo risolverebbe molti dei tuoi livelli di domande e ti procurerebbe i tuoi effetti di interazione, quadratici, ecc. Sospetto che se chiedi agli altri avranno altre idee oltre alle mie.
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSD@Peter_Bartell
Grazie mille per i tuoi suggerimenti immediati!
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSDSì, con i miei commenti su 2. e 3. sopra, sto suggerendo di considerare un D - ottimale, design sequenziale di approccio sperimentale.
Spesso abbiamo vincoli sui livelli wr a min e max che possono essere scelti per ogni dato fattore. Probabilmente la preoccupazione più grande per avere a che fare con i vincoli di livello è se i livelli che vengono alla fine sono abbastanza distanti dal segnale di risposta essendo in grado di superare tutte le fonti di rumore e di errore che influenzano la risposta. Se non ne hai idea ... forse un piccolo fattore alla volta sperimentare per quel singolo fattore con pochi replicati può darti qualche idea?
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSD@Peter_Bartell
Suppongo che tu suggerisca di eseguire un design personalizzato D-2 a 2 livelli per lo screening per risparmiare risorse e affrontare i problemi 2 e 3, giusto?
Quello che intendo nel problema 4 è che per un fattore continuo, spesso non possiamo praticamente testare i valori massimo e minimo. Sarà un problema? Ad esempio, per un sistema meccanico, il carico in ingresso varia da -1000 Newton a +1000 Newton. Ma l'apparecchiatura di prova può generare solo min = 500 N e max = +500 N.
Grazie.
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSDEcco i miei pensieri sulle tue tre domande (il tuo schema di numerazione):
2. Se per la prima volta progettate è un progetto di screening, generalmente state cercando di trovare le informazioni richieste per il minor dispendio di risorse. I DSD fanno praticamente affidamento su livelli equidistanti, quindi il design ha le proprietà "fold over" appropriate. Con tanti fattori con questa caratteristica non equidistante hai considerato di avere un livello 2 (dimentica per ora di eseguire il livello "medio") un design D-ottimale con un'enfasi sullo screening (cioè mantenendo il numero di tirature minime)? Se hai una conoscenza specifica delle sospette interazioni a due fattori che vorresti stimare, queste possono essere incluse nella finestra delle specifiche del modello. Quindi il design supporterà la loro stima.
3. Se segui il percorso ottimale D suggerito in 2. sopra, che risolve questo problema.
4. Non sono sicuro al 100% di ciò che intendi qui ... la mia interpretazione del tuo problema e della tua reazione è solo progettare l'esperimento ai livelli in cui intendi condurre effettivamente l'esperimento ... non alcuni arbitrariamente hanno scelto livelli più ampi.
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSD@Peter_Bartell
Mi piace e seguirò la "road map" che disegni.
Nel frattempo potresti indirizzare la mia domanda 2, 3 e 4 (sotto)? Mi hanno perplesso per un po '.
2. Quattro dei cinque fattori sono a tre livelli, ma non equamente distanti (diciamo 100, 120, 200). Come gestirlo?
3. Un fattore continuo ha due livelli solo a causa della disponibilità del campione. Come gestirlo?
4. Per tutti i fattori continui, cerco di controllare i livelli per essere il più distanti possibile, ma non è pratico ottenere il massimo e il minimo. Sarà un problema?
Grazie!
Ri: Situazioni / domande nell'uso di DSDPer i principianti, penso che tu stia cercando di forzare un singolo esperimento per soddisfare due obiettivi molto diversi ... lo screening e l'ottimizzazione. Questi due obiettivi generalmente non portano a un solo esperimento, ma a un minimo di due esperimenti che utilizzano un design sperimentale sequenziale.
I DSD sono molto nella categoria di screening, l'idea è quella di identificare in modo efficiente i fattori attivi, facendo affidamento sulla scarsità di effetti e sull'eredità dell'eredità come fattori chiave abilitanti. Con un sospetto 5 dei tuoi 7 fattori continui con interazioni attive questo non è esattamente un sistema spargolo di effetti se i tuoi sospetti sono corretti. La mia raccomandazione generale sarebbe quella di stabilire prima i fattori attivi usando un DSD "dal libro", senza preoccuparsi di repliche, punti centrali, ecc. Si spera che si esegua la versione 13 di JMP in modo da poter sfruttare il nuovo flusso di lavoro di adattamento del modello a due stadi.
Quindi prendi ciò che impari sui fattori e gli effetti attivi e poi esegui una sorta di design ottimale nella piattaforma di progettazione personalizzata di JMP. In questo modo puoi specificare gli esatti effetti del modello che sono probabili, in base a ciò che hai appreso nella parte DSD del tuo progetto. Interazioni, quadratiche, se necessario, ecc. Da qui utilizzare il profiler e il simulatore di previsione di JMP per trovare le impostazioni dei fattori ottimali.
