Factorielle complète + points centrauxChère communauté JMP,
Je teste la factorielle complète avec des points centraux. Vous trouverez ci-dessous les entrées :
- Facteurs = 3 , Niveaux = 2 (Données continues).
- Réponse = 1 (données continues).
- Points centraux = 6
- Répétitions = 4
- Réponse simulée à l'aide de la fonction de densité normale avec Sigma=1.
J'ai deux questions:
1. Cette conception peut-elle détecter un effet de courbure ?
2. Si oui, peut-il nous dire quel facteur quadratique est responsable et estimer son coefficient ?
La raison pour laquelle j'ai posé la question est qu'il semble que la réponse soit "non" à ces deux questions. Reportez-vous aux résultats ci-dessous.
Dans ce cas, quel est le but d'avoir la possibilité d'ajouter un point central dans Full Factorial, en plus de mieux estimer l'erreur expérimentale ?
Merci pour le pointeur.
Br,
Looi
Re : Factorielle complète + points centrauxAppréciez les deux entrées. C'est la première fois que je poste une question, et je suis étonné de la rapidité avec laquelle la réponse est arrivée. Augmente définitivement ma confiance pour continuer à utiliser SAS JMP.
Re : Factorielle complète + points centrauxVotre inadéquation de la valeur p d'ajustement est ce que vous utilisez pour détecter la courbure, mais vous ne pouvez pas déterminer la source si vous avez > 1 facteurs continus.Vous ne pouvez pas réellement modéliser d'effets quadratiques avec cette conception.Les plans factoriels à 2 niveaux vous permettront uniquement d'adapter une surface hyperplane aux données.Si les points centraux sont significativement biaisés en tant que groupe éloigné de l'hyperplan, votre test d'inadéquation de l'ajustement aura une petite valeur p.
Comme @Peter_Bartell fait allusion, vous avez un énorme budget de fonctionnement.L'utilisation de points centraux dans un plan factoriel (complet ou fractionnaire) est typique du scénario de dépistage où vous avez trop de facteurs pour essayer directement d'estimer une surface de réponse, mais vous voulez savoir si une courbure est présente. C'est pas ta situation.Vous pouvez faire une conception de surface de réponse décente pour 3 facteurs avec aussi peu que 20 exécutions.
Je suggérerais de suivre la recommandation de Peter d'une conception I-optimale en utilisant Custom Design et en spécifiant votre modèle avec le bouton RSM.Cela vous donnera tous les effets principaux, l'interaction à 2 facteurs et les termes quadratiques.Si vous pouvez accepter des valeurs axiales hors face, une conception composite centrale (CCD) présente des avantages significatifs par rapport à la conception personnalisée I-optimale pour le même nombre d'exécutions.Vous obtiendrez une puissance beaucoup plus élevée pour vos effets quadratiques dans la plupart des cas.Si vous êtes réglé sur plus de 60 exécutions, vous pouvez même répliquer le CCD complet plusieurs fois.Si vous n'êtes pas familier avec les conceptions optimales, la création d'un CCD est probablement plus simple également.Assurez-vous simplement que les valeurs axiales ont des points de consigne que vous pouvez réellement exécuter.
Re : Factorielle complète + points centrauxLe genre d'idée à l'ancienne derrière l'ajout de répliques du point central était double : 1. Détecter la courbure dans au moins UN des facteurs, et 2. Fournir des degrés de liberté supplémentaires pour les tests LOF, Pure Error et leurs frères. La raison pour laquelle on ajouterait des répliques de point central à une conception déjà répliquée me semble nier 2. ci-dessus. La seule autre raison serait de détecter la courbure. Mais je suppose que je demanderais, si vous avez un budget pour plus de 60 exécutions, pourquoi ne pas simplement exécuter une conception i - optimale complète dans vos facteurs, et si vous avez besoin d'une erreur pure, ajoutez un petit nombre de répliques dans cette conception. Vous pourriez alors estimer la courbure plutôt que simplement la détecter. À beaucoup moins de courses.
