Besoin d'aide du DOE : comment concevoir un tableau orthogonal de 5 facteurs à 5 niveaux chacunJ'ai essayé le Screening Design dans JMP 12 et utilisé des nombres discrets pour ces cinq facteurs. Avec 5 niveaux, ça me donne le minimum de 21 expériences.
Je veux toutes les expériences à l'orthogonale que possible. 21 expériences, c'est trop.Existe-t-il un moyen d'utiliser la conception factorielle fractionnelle dans les JMP pour réduire le nombre d'expériences ?
Re : Besoin d'aide du DOE : comment concevoir un tableau orthogonal de 5 facteurs chacun avec 5 niveauxPour ajouter un peu à mon collègue @Mark_Bailey En réponse, je suggère moi aussi la plate-forme JMP Custom Design. D'abord une question pour vous ?
Votre objectif est-il le dépistage expérimental ? Optimisation/caractérisation ?
Cette réponse conduira à différentes sélections au sein de la plate-forme au fur et à mesure que vous configurez la conception.
Néanmoins;
Utilisez la fenêtre des effets du modèle pour articuler les effets qui vous intéressent... et c'est là que les conseils de Mark entrent en jeu. Entrez uniquement les effets qui sont vraiment nécessaires. Ensuite, vous pouvez utiliser le nombre d'exécutions "spécifié par l'utilisateur" pour répondre à vos contraintes d'exécution. Ensuite, les effets seront aussi non corrélés que possible compte tenu des niveaux de facteur, du modèle spécifié et du nombre d'exécutions. Jetez un œil à la carte des couleurs des corrélations dans la sous-plateforme d'évaluation de la conception pour avoir une idée des corrélations d'effets pour la conception et de la puissance pour les effets souhaités. Enfin, vous pouvez également utiliser la plate-forme Compare Designs pour comparer des alternatives de conception.
Re : Besoin d'aide du DOE : comment concevoir un tableau orthogonal de 5 facteurs chacun avec 5 niveauxUn plan pour cinq facteurs numériques discrets dont chacun a cinq niveaux signifie que vous aurez une interception et le terme du premier ordre jusqu'au terme du quatrième ordre pour chaque facteur, de sorte que le nombre minimum d'essais est de 1 + 5(4) = 21.
Si vous utilisez plutôt un plan personnalisé, le nombre minimum d'exécutions est le terme d'interception et de premier ordre pour chaque facteur, donc 1 + 5 = 6. Je ne recommanderais pas le nombre minimum. Un plan à 12 essais est susceptible de trouver quelques effets de premier ordre très importants, mais le plan échouera si bon nombre de ces effets ne sont pas nuls.
Vous attendez-vous vraiment à des effets X*X*X et X*X*X*X dans la réponse ?
Pourriez-vous définir une large plage de facteurs pour chacun des cinq facteurs (produire un effet important) et inclure X*X pour couvrir la réponse non linéaire ? Cela nécessiterait cinq facteurs continus dans une conception personnalisée avec un minimum de 11 exécutions.
