Negative Werte des Central Composite DesignHallo!
Ich möchte Dosen von 6 Faktoren auf 3 Ebenen untersuchen – 0, 1, 2 Stück. Ohne 2-Faktor-Wechselwirkungen verwechselt mit Haupteffekten.
Deshalb habe ich mich für Central Composite Design – Orthogonal mit 9 Mittelpunkten und 53 Läufen, axialer Wert drehbar – 2,78 entschieden. Ist das die richtige Wahl?
Was mich verwirrt, ist, dass das generierte Design (außer den Werten 0, 1, 2) die Werte -1,37841423 und 3,37841423 hat.
3,3 ist in Ordnung, aber wie implementiert man den negativen Wert -1,37841423? Muss ich in einem solchen Fall 0 Stück verwenden?
Die letzte Frage ist, dass es in einem Abschnitt zur Designbewertung in Alias Matrix und Color Map Effekte wie X1*X1*X1 und X1*X1 gibt. Interaktion mit sich selbst? Was bedeuten sie und warum brauchen wir sie?
Vielen Dank!
Betreff: Negative Werte des Central Composite DesignDanke, Mark! Ich habe mich für CCD entschieden, weil es bessere Ergebnisse bei der Farbkarte, der Korrelation und der Alias-Matrix lieferte.
Ich habe über ein 3-Ebenen-Design mit 6 diskreten numerischen Faktoren und der Funktion „Benutzerdefiniertes Design“ nachgedacht. Hier ist die Farbkarte:
Die andere Option war das Taguchi L24-Design:
Und drehbarer CCD-Orthogonal:
Und wenn ich „Auf Gesicht“ verwende, erscheinen rote Quadrate:
Die Kosten sind nicht sehr hoch, daher sind bis zu 60-70 Läufe in Ordnung.
Betreff: Negative Werte des Central Composite DesignEs gibt mehrere Entwurfsmethoden, die einen guten Entwurf für Ihren Fall mit sechs Faktoren und dem quadratischen Modell für Effekte ergeben. Warum haben Sie sich für ein zentrales Verbunddesign entschieden?
Ihre Wahl der drehbaren und orthogonalen Eigenschaften hat dazu geführt, dass sich die Achsenpunkte über den angegebenen Faktorbereich hinaus erstrecken. Sie können stattdessen auch „auf der Vorderseite“ auswählen.
Orthogonale und drehbare Designs können teuer sein und sind für die Schätzung eines solchen Modells nicht erforderlich. Das Vorhandensein einer Korrelation der Schätzungen erhöht die Varianz der Schätzungen. Dieser Anstieg kann jedoch tolerierbar sein, wenn die Korrelation gering, die Antwortvarianz gering und die Auswirkungen groß sind.
Die Alias-Matrix und die Farbkarte für Korrelationen liefern Informationen über die Verzerrung Ihrer Schätzungen durch Begriffe, die nicht im Modell enthalten sind, aber möglicherweise aktive Effekte darstellen.
