¿Diseño Doehlert en JMP?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />¿Se puede configurar un diseño Doehlert para 3 factores en JMP?
Re: Diseño de Doehlert en JMP?Ashishnb,
Estoy buscando para ver si puedo encontrar el script para Simplex Optimization. Manténganse al tanto. Sin embargo, creo que es muy importante mencionar que el diseño Doehlert de la optimización simplex NO es un diseño muy bueno. Tiene propiedades mucho mejores a partir de un diseño de superficie de respuesta real (ya sea I-óptimo, D-óptimo, Box-Behnken o compuesto central). Los diseños de superficie de respuesta verdadera tendrán mejores propiedades de colinealidad, variaciones de predicción más bajas y, en general, mayor potencia. Son mucho mejores en la predicción.
Sin embargo, continuaré buscando un script para la optimización símplex.
Re: Diseño de Doehlert en JMP?Gracias DanO. Eso es realmente útil.
Sin embargo, no encontré el script de optimización simplex en el área de descargas de la comunidad JMP para usarlo para generar diseños Doehlert para 4 o 5 factores...
Re: Diseño de Doehlert en JMP?JMP no creará un diseño Doehlert automáticamente, pero realmente no debería poder crear uno automáticamente. El diseño de Doehlert es en realidad solo un nombre dado a los puntos formados cuando la optimización símplex ha encontrado una condición óptima. Por lo tanto, uno realmente no "planifica" este diseño. Resulta cuando el símplex ha alcanzado un punto óptimo y gira alrededor del óptimo. Esos "puntos circulares" resultantes se denominan diseño Doehlert, siendo el centro del espacio el óptimo según el símplex. Luego, el diseño de Doehlert se analiza como si fuera un diseño planificado utilizando la regresión. Esto da como resultado un modelo, algo que normalmente no se obtiene con la optimización símplex.
Por tres factores, un diseño típico de Doehlert se vería así:
| Exp # | X1 | X2 | X3 |
| 1 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 1 | 0 | 0 |
| 3 | 0.5 | 0.866 | 0 |
| 4 | 0.5 | 0.2887 | 0.8165 |
| 5 | -1 | 0 | 0 |
| 6 | -0.5 | -0.866 | 0 |
| 7 | -0.5 | -0.2887 | -0.8165 |
| 8 | 0.5 | -0.866 | 0 |
| 9 | 0.5 | -0.2887 | -0.8165 |
| 10 | 0 | 0.5774 | -0.8165 |
| 11 | -0.5 | 0.866 | 0 |
| 12 | -0.5 | 0.2887 | 0.8165 |
| 13 | 0 | -0.5774 | 0.8165 |
Puede simplemente tomar este diseño y transformar estas unidades codificadas en sus unidades naturales. Sin embargo, sin hacer la optimización símplex, no sé cómo sabría dónde colocar su punto "0" de este diseño.
Si su pregunta es si JMP puede analizar un diseño Doehlert, ¡la respuesta es SÍ! Es solo una regresión y usas Fit Model.
Ahora bien, si su pregunta es si JMP puede realizar optimización símplex, la respuesta no es directa. Sería necesario crear un script JMP y creo que incluso podría haber uno en el área de descargas de la comunidad.
Espero que esto ayude.
