DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Salut!
J'ai deux questions concernant la conception de l'expérience (conception personnalisée) à l'aide de JMP 12.1.0 :
- J'ai un facteur (discret, numérique) à 5 niveaux : 0, 20, 50, 100, 150.
Lorsque j'essaie de créer une table DoE, JMP considère le niveau 20 comme décentré et génère moins d'exécutions à l'aide de ce niveau. Est-il possible de dire explicitement à JMP que le centre d'intérêt doit être au niveau 50, ou même à un point virtuel entre les deux (par exemple 35) ? Comment puis-je le faire dans la plate-forme de conception personnalisée? - Je prévois de produire l'ensemble d'échantillons basés sur DoE. Le même ensemble sera testé ultérieurement par méthode non destructive. De cette manière, la réponse sera générée pour plusieurs instants. Puis-je simplement ajouter une colonne "point temporel" et ajouter la copie de la table DoE d'origine pour chaque point temporel ? Sera-t-il possible ultérieurement d'ajouter un facteur "temps" lors de l'évaluation des résultats ?
Merci d'avance!
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Je ne suis pas sûr de ce que vous entendez par "avec le résultat binaire, le modèle ne sera pas beaucoup utilisé". Comment allez-vous analyser les données ?
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Vous pouvez utiliser Life Distribution pour explorer des modèles de distribution candidats pour vos données de durée de vie.
Vous pouvez utiliser Ajuster le modèle > Ajuster la survie paramétrique pour modéliser les données avec une distribution sélectionnée pour les erreurs.
La meilleure mise en page de votre tableau de données peut nécessiter de l'aide. Ce type d'analyse est un peu différent de la modélisation de régression habituelle.
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Le but de l'expérience est d'identifier les facteurs actifs en dehors du principal.
La réponse sera une durée de vie pour des combinaisons de facteurs particulières.
Actuellement, avec le résultat binaire, le modèle ne sera pas beaucoup utilisé (au sens de la prédiction).
Afin de répondre à toutes les autres questions, je devrai me plonger dans une lecture approfondie 
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Votre décision d'omettre un niveau zéro est parfaitement logique.
Alors le résultat est binaire (survécu, échoué) ? Quel est le réponse être modelé ?
- Modéliserez-vous le résultat directement avec une régression logistique ?
- La réponse est-elle à vie ?
- La réponse est-elle autre chose que le taux d'échec par rapport au temps ?
- Comment comptez-vous modéliser la réponse ? (Quel type d'analyse utiliserez-vous ?)
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Mark, Peter, merci pour vos commentaires et suggestions. Très apprécié!
Je vais exclure le niveau zéro du DoE. La réponse est booléenne (l'objet a survécu/échoué) et je surveillerai les échantillons au fil du temps. Le niveau zéro n'apportera aucun avantage, car il est connu de la nature de l'échec, qu'il est impossible d'échouer avec le niveau zéro du facteur de concentration.
J'ai plusieurs autres facteurs et je veux vérifier s'ils ont des interactions avec le facteur principal (l'échec se produira plus tard ou plus tôt).
Salutations,
romain
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Vous vous attendez donc à "les corrélations les plus intéressantes dans la plage 20-100" en fonction de l'expérience. Bien.
Vous avez étendu cette plage jusqu'à 0 et jusqu'à 150. Ce changement pourrait être bon aussi.
Il est acceptable d'inclure des exécutions de "contrôle", mais vous pouvez les ajouter après la conception personnalisée et les exclure de l'analyse (ajustement du modèle). De cette façon, vous les avez à titre de comparaison, mais ils n'ont pas à répondre aux besoins ou à nuire à la modélisation.
Par « contrôle négatif » et « ne vous attendez à aucune réponse informative », voulez-vous dire que vous n'obtiendrez aucune réponse ou que la nature de ce que vous étudiez changera fondamentalement par rapport à la nature obtenue avec des niveaux non nuls et ne sera pas pertinent ou utile ? Désolé, je ne suis pas clair sur votre point.
Encore une fois, l'objectif de la plage de facteurs et des niveaux de conception dans votre expérience est de prendre en charge l'ajustement du modèle. Par exemple, les exécutions les plus informatives (effet de levier le plus élevé) pour estimer le paramètre linéaire se situent aux extrêmes de la plage et nulle part entre les deux.
Vous utiliserez le modèle pour trouver le niveau de facteur le plus satisfaisant pour la réponse souhaitée. (Cette prédiction sera confirmée empiriquement par d'autres tests.)
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Mark offre d'excellents conseils et conseils. Sur la base de votre deuxième réponse... si vous soupçonnez vraiment qu'aucune information valable ne peut être obtenue avec des combinaisons de traitement au niveau zéro, alors pourquoi inclure ce niveau du tout ? D'une manière générale, il ne faut pas inclure dans une expérience des combinaisons de traitements qui, grâce à des connaissances préalables ou à une expertise du domaine, entraîneraient des échecs abjects ne fournissant aucune information sur laquelle contribuer à votre capacité à résoudre le problème pratique. Étant donné que le facteur est numérique discret, je suggère de choisir un niveau bas qui fournira des informations empiriques précieuses.
Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"Merci pour la réponse complète. Je vais essayer de suivre vos recommandations.
En ce qui concerne les niveaux, sur la base des connaissances antérieures, je m'attends à des corrélations plus intéressantes dans la gamme 20-100. 150 a été ajouté comme valeur extrême et 0 comme contrôle négatif.
C'était juste contre-intuitif, que je doive effectuer de nombreux runs avec le niveau "0" (où je n'attends aucune réponse informative), alors qu'en même temps, il y a très peu de runs avec le niveau 20. Peut-être était-ce une mauvaise idée d'inclure le contrôle négatif dans l'espace de conception ?Re : DoE : point focal décentré dans une plage d'un facteur et d'un facteur "temps"- Vous pouvez définir les niveaux que vous souhaitez inclure dans l'expérience à l'aide du facteur numérique discret, mais la conception personnalisée définit ensuite les termes du modèle pour ce facteur et la distribution optimale de ces niveaux dans la conception pour un nombre donné d'exécutions.
- Comment en êtes-vous arrivé à choisir les niveaux de facteurs 0, 20, 50, 100 et 150 pour cette expérience ?
- Qu'entendez-vous par "centre d'intérêt" ?
- Vous semblez troublé par le manque d'équilibre dans la conception résultante. Vous vous attendiez intuitivement à la même quantité de réplication pour chaque niveau de facteur. L'équilibre n'est cependant pas un critère de conception. La variance minimale est le critère. Les plans D-optimaux minimisent la variance des estimations des paramètres, ce qui est bon pour tester les hypothèses. Les plans I-optimaux minimisent la variance des prédictions du modèle, ce qui est bon pour l'optimisation de la réponse. La dépendance de la variance à la conception est une fonction non linéaire de la conception, donc parfois la conception à variance minimale est équilibrée, mais souvent elle ne l'est pas.
- Vous pouvez demander un certain nombre de traitements répétés, mais vous ne pouvez pas choisir les traitements à répéter. L'algorithme garantit le niveau de réplication souhaité mais choisit les exécutions pour fournir le plus d'informations. Il peut exclure certains niveaux afin de satisfaire votre contrainte de réplication, ce qui peut aboutir à une conception encore moins intuitive.
- Vous pouvez toujours modifier le design par la suite si vous le jugez nécessaire. Autrement dit, vous enregistrez la conception personnalisée optimale sous forme de table de données, puis vous modifiez manuellement les niveaux comme vous le souhaitez. Cela ne cassera rien, même si cela compromettra la prise en charge de vos données pour votre modèle.
- Le point principal est que les traitements sont déterminés pour le bien du modèle. Le modèle est utilisé pour trouver les niveaux de facteurs optimaux, pas la conception. La conception n'est pas supposée inclure les niveaux optimaux, mais uniquement les niveaux qui supportent le mieux l'estimation des paramètres du modèle.
- Bien sûr, vous pouvez inclure des mesures répétées dans votre expérience, mais quelle est votre réponse ultime ?
- Est-ce l'un des points temporels, comme le point final ?Si tel est le cas, j'utiliserais probablement plusieurs colonnes pour capturer ces observations au fil du temps.
- Est-ce une fonction de plus d'un point dans le temps, comme la pente, le point d'inflexion ou l'asymptote ? Si tel est le cas, j'empilerais les réponses et ajouterais une nouvelle colonne pour représenter le point temporel comme vous le suggérez. Vous pouvez ensuite inclure des effets temporels dans le modèle.
- Il existe d'autres moyens, tels que l'utilisation de plusieurs colonnes et la dérivation d'une réponse. J'ai optimisé les dosages en calculant séparément les paramètres de la courbe dose-réponse et en les utilisant comme réponses. La même technique pourrait être appliquée à l'évolution temporelle de la réponse.
Donc, en conclusion, gardez à l'esprit que la conception expérimentale est le résultat qui répond à la question : "Quelles sont les meilleures données pour s'adapter à mon modèle ?"
