Aide sur les valeurs/plage d'un facteur continu pour un DOEBonjour, j'essaie de concevoir un DOE pour les expérimentateurs de mon travail et on m'a demandé si je pouvais demander à JMP d'inclure davantage d'exécutions dans une plage spécifique d'un facteur continu. Les valeurs de ce facteur vont de 0 à 500 et ils pensent que la plage de 10 à 100 est la plus intéressante et souhaiteraient que JMP ajoute plus d'exécutions dans cette plage qu'en dehors. Y a-t-il un moyen de faire cela? Toutes les suggestions seraient utiles. Merci.
Re : Aide sur les valeurs/plage d'un facteur continu pour un DOEIl suffit également de suivre les conseils déjà judicieux de mes collègues Mark, Ian et Mike. Si vous utilisez JMP version 13, vous souhaiterez peut-être envisager d'utiliser la plateforme Compare Designs pour évaluer les performances de chacune de vos conceptions candidates à partir des perspectives partagées par Mark dans son message ci-dessus.
Re : Aide sur les valeurs/plage d'un facteur continu pour un DOECette étude est un DOE.
La gamme 10-100 est compris dans la plage de 0 à 500. Alors le modèle pourra interpoler dans la plage du « point idéal » même si le conception n’inclut pas ces niveaux particuliers.
Je pense que cela dépend de votre croyances à propos de la plage restreinte de X1 : 10-100. Si tu crois que
- la taille de l'effet est grande par rapport à l'écart type de la réponse, disons trois fois plus grande
- la réponse minimale se produit dans cette plage
- le modèle attendu est une description adéquate sur cette plage
Si vous pensez que toutes ces affirmations sont vraies, utilisez cette plage X1 : 10-100 plutôt de X1 : 0-500. Pourquoi compliquer l’étude ?
Vous êtes capable d’effectuer un nombre relativement important d’analyses pour étudier seulement deux facteurs. (Qu’en est-il de tous les autres facteurs de cette réponse ? Les garder constants ? Aucune chance d'effet d'interaction avec eux et X1 ou X2 ?) Créez donc une conception I-optimale personnalisée pour un modèle de second ordre avec X1 et X2 avec quelque chose comme 20 exécutions. Il surpassera le plan de Box-Wilson (plan composite central) et le plan de Box-Behnken en ce qui concerne la modélisation des données. Voici un candidat de conception :
Remarquerez que
- la réplication est le résultat naturel du plus grand nombre d'exécutions
- il existe généralement trois niveaux pour chaque facteur pour prendre en charge le modèle de second ordre
- quelques courses réglées X1 près mais décentrées
- ces courses impaires augmentent l'optimalité
- ces exécutions étranges compliquent la conception (lorsque vous l'exécutez)
- n'hésitez pas à les changer au niveau central avec une très petite perte d'optimalité
Dans quelle mesure cette conception fonctionne-t-elle ?
La puissance est raisonnablement élevée si l’ampleur de l’effet est au moins deux fois supérieure à l’écart type de la réponse. Ce résultat constitue l’avantage d’inclure 14 exécutions au-dessus du nombre minimum d’exécutions. Vous souhaitez utiliser ce modèle pour déterminer les paramètres de facteur optimaux qui minimiseront la réponse.
La variance des prédictions de votre modèle sera assez faible sur un large intervalle de niveaux de facteurs centré dans l'espace de conception.
Je laisserais donc tomber la distinction entre les différents niveaux pour X1. Cette distinction vient d'une approche centrée sur le design ou essai état d'esprit. Une étude doit provenir d'une approche centrée sur le modèle ou expérimenter état d'esprit.
Re : Aide sur les valeurs/plage d'un facteur continu pour un DOEMerci pour votre aide et vos suggestions. Je vais vous fournir quelques informations supplémentaires sur les facteurs :
continu X1 (0-500)
continu X2 (0-5000)
Le nombre de courses que nous pouvons effectuer est de 25 à 50.
L’objectif est de trouver les meilleurs paramètres/régions de facteurs pour minimiser une réponse Y. Nous aimerions également que certaines répliques évaluent mieux la variabilité.
La raison pour laquelle 10 à 100 est important pour X1 est due aux données historiques montrant que cette plage affecte le plus la réponse. Une conception personnalisée dans JMP pour un modèle RSM n'inclura pas cette plage. Traiter le facteur comme numérique discret semble être une bonne option. Est-ce que le traiter comme continu lors de l'ajustement du modèle conviendra dans ce cas ?
Je ne sais plus s'il s'agit d'un DOE. J'espère que vous pourrez m'éclairer. Merci!
Re : Aide sur les valeurs/plage d'un facteur continu pour un DOEPeut-être pour ajouter (résumer ?) ce que mes collègues ont déclaré, vous trouverez ci-dessous le texte d'une diapositive que j'utilise pour expliquer le DOE à ceux qui ne connaissent pas le processus.
- Les expériences conçues sont une série d'expériences générées systématiquement et choisies dans le but de pouvoir comprendre les relations et les interactions des facteurs censés avoir un impact sur une réponse observée.
- Qu'est-ce que cela signifie?
- Le DOE recherche ce qui arrive à une réponse lorsque chaque facteur est changé tout seul .
- Le DOE recherche également ce qui se passe lorsque les facteurs sont changé ensemble .
- Chaque expérience dans un DOE est calculée pour fournir le valeur informative maximale .
- Les DOE sont conçus pour tester le gamme la plus large possible de réglages dans les facteurs.
- Les DOE sont plus efficace et plus puissant que les expériences menées à l’aide d’une analyse monothétique.
- La sortie d’un DOE est un modèle mathématique qui peut être utilisé pour décrire les comportements importants des facteurs et des réponses.
- Que pouvez-vous attendre d’une expérience conçue ?
- Certaines expériences produiront des résultats indésirables (voir 2, 4 et 6 ci-dessus).
- La « solution » à un problème particulier n’apparaîtra probablement pas dans les expériences (voir 6 ci-dessus).
Re : Aide sur les valeurs/plage d'un facteur continu pour un DOEJ'ai des opinions bien arrêtées sur cette question. Je veux que votre expérience réussisse.
La plage de facteurs continus doit toujours être réglé le plus large possible. Une telle conception fournira le meilleures estimations pour les effets du facteur ainsi que pour puissance la plus élevée pour des tests d'hypothèse sur ces effets pour un nombre donné d'exécutions. Limiter la plage de facteurs à 10-100 ou inclure ces niveaux dans la plage de 0-500 compromis à la fois l'estimation et la puissance. Vous pouvez constater cette perte par vous-même à l'aide des informations fournies dans le plan d'évaluation de la conception après avoir réalisé la conception. Vous pouvez également utiliser la plateforme Compare Design pour voir la différence entre les deux options de conception.
(En passant, je ne recommande pas d'utiliser une plage de facteurs avec une limite inférieure de zéro. Cette pratique transforme le facteur continu en un facteur essentiellement catégoriel : absent ou présent. Il est préférable d'utiliser une valeur non nulle pour la borne inférieure afin que le facteur soit toujours présent, mais à des degrés divers. Cette considération concerne la science et l’ingénierie, pas les statistiques.)
Si vos collègues insistent pour inclure ces niveaux supplémentaires, une autre solution, en plus de la réponse de Ian, consiste à définir ce facteur avec le choix Numérique Discret. Cette approche utilisera un algorithme de conception fondé sur des principes au lieu d'un ad hoc processus d’ajout manuel d’exécutions.De cette façon, vous maximiserez les informations disponibles à partir de votre conception.
Vous concevez une expérience, pas un test. Utilisez le modèle, et non la conception, pour trouver les fonctionnalités ou les niveaux « les plus intéressants ». Le but d’une expérience est de fournir les meilleures données pour s’adapter à un modèle donné. Le but d'un test est d'observer la réponse à un niveau de facteur particulier. Ce n'est pas la même chose.
Re : Aide sur les valeurs/plage d'un facteur continu pour un DOEEn termes de mécanique, une fois que vous avez suivi le processus de conception avec JMP et créé un tableau, vous êtes libre d'ajouter manuellement des lignes « supplémentaires » à ce tableau avec les valeurs que bon vous semble. Mais la question de savoir si cela est conseillé et, si tel est le cas, quelle est la meilleure façon de le faire est sujette à discussion (en fonction de ce que vous êtes prêt à dire que vous savez déjà et de ce que vous essayez de découvrir).
Alors, sans dévoiler de secrets commerciaux, pouvez-vous en dire plus sur vos objectifs expérimentaux et les ressources dont vous disposez ?
