Progettazione di aumenti: inserisci numeri di corseSto eseguendo il design dei materiali con DOE. Ho già 150 dati sperimentali. Ci sono più 15 variabili. Ora voglio aggiungere altre esecuzioni di Augment Design. Sono confuso su come determinare il numero di corse. Come faccio a sapere se i nuovi esperimenti del design di aumento sono buoni o no?
PS: Ho provato i numeri di serie da 300 a 100000, i D-eff. è ancora basso e non raggiunge mai 100. può raggiungere i 40 alla rotonda 8000, ma 8000 nuovi esperimenti sono troppi. Cosa dovrei fare ?
Ri: Progettazione di aumenti: inserisci numeri di corseE non bisogna mai dimenticare l'allenamento vero e proprio con esercitazioni pratiche, quiz, ecc. Puoi vedere che ci sono diverse opzioni possibili quando si tratta di progettare esperimenti, incluso l'e-learning. Sulla base delle tue domande, consiglierei il corso Software JMP: Custom Design of Experiments. https://support.sas.com/training/us/paths/jmp.html
Ri: Progettazione di aumenti: inserisci numeri di corseGrazie mille
Ri: Progettazione di aumenti: inserisci numeri di corseIl Padroneggiare i webcast JMP sono un buon posto per vedere esempi di casi di studio usando JMP. C'è un webcast registrato sulla diagnostica del design questo dovrebbe aiutare
Ri: Progettazione di aumenti: inserisci numeri di corseGrazie mille. phil_kay .
Ho già letto il primo capitolo 3 e ho ricevuto molti dettagli. Tuttavia, sono confuso che cosa dovrei fare nel caso reale dal momento che il libro non mostra come farlo.
Potresti dirmi come prendere in considerazione il potere di rilevare l'effetto. Un tutorial o un esempio sarà il migliore.
Ri: Progettazione di aumenti: inserisci numeri di corseD-eff potrebbe non essere la diagnostica di progettazione più utile da utilizzare in questo caso. La mia ipotesi è che le 150 esecuzioni esistenti abbiano una forte correlazione tra gli effetti, quindi anche quando aumenti con molte nuove corse il design completo è lontano dall'ortogonalità.
Dovresti considerare il potere di rilevare gli effetti. Probabilmente puoi ottenere una buona stima del "rumore" sperimentale dalle tue 150 esecuzioni esistenti. Quindi devi solo decidere quale dimensione dell'effetto è importante da rilevare.
Ti consiglierei di leggere Optimal Design of Experiments: un approccio di case study di Goos e Jones in cui vengono forniti molti dettagli su molti dei sistemi di diagnostica del design.
