Conception de l'augmentation: Entrer le nombre de coursesJe réalise des matériaux de conception avec DOE. J'ai déjà 150 données expérimentales. Il y a plus de 15 variables. Maintenant, je veux ajouter des pistes supplémentaires par Augment Design. Je ne comprends pas comment déterminer le nombre de courses. Comment savoir si les nouvelles expériences de conception augmentée sont bonnes ou non?
PS: J'ai essayé les nombres de courses de 300 à 100 000, le D-eff. est encore faible et ne jamais atteindre 100. il peut atteindre 40 au tour 8000, mais 8000 nouvelles expériences sont trop. Que devrais-je faire ?
Re: Augment Design: Entrez le nombre d'exécutionsEt il ne faut jamais oublier la formation proprement dite avec des tutoriels pratiques, des quiz, etc. Vous pouvez constater qu’il existe plusieurs options possibles pour la conception d’expériences, y compris l’apprentissage en ligne. Sur la base de vos questions, je recommanderais le cours Logiciel JMP: conception d’expériences sur mesure. https://support.sas.com/training/us/paths/jmp.html
Re: Augment Design: Entrez le nombre d'exécutionsMerci beaucoup
Re: Augment Design: Entrez le nombre d'exécutionsle Maîtriser les webcasts JMP sont un bon endroit pour voir des exemples d’études de cas utilisant JMP. Il y a un webcast enregistré sur les diagnostics de conception cela devrait aider.
Re: Augment Design: Entrez le nombre d'exécutionsMerci beaucoup. phil_kay .
J'ai lu le premier chapitre 3 et obtenir beaucoup de détails. Cependant, je ne comprends pas ce que je devrais faire en cas réel puisque le livre n'a pas montré comment le faire.
Pourriez-vous me dire comment considérer le pouvoir de détecter l'effet. Un tutoriel ou un exemple sera le meilleur.
Re: Augment Design: Entrez le nombre d'exécutionsD-eff n'est peut-être pas le diagnostic de conception le plus utile à utiliser dans ce cas. Mon hypothèse est que les 150 séries existantes présentent une forte corrélation entre les effets. Même si vous augmentez le nombre de nouvelles séries, la conception complète est loin d'être orthogonale.
Vous devriez considérer le pouvoir de détecter les effets. Vous pouvez probablement obtenir une bonne estimation du "bruit" expérimental de vos 150 essais existants. Ensuite, il vous suffit de décider de la taille de l’effet qu’il est important de détecter.
Je vous recommanderais de lire Optimal Design of Experiments: une approche d’étude de cas de Goos et Jones, car elle aborde de nombreux détails dans de nombreux diagnostics de conception.
