È necessario l'aiuto del DOE: come progettare un array ortogonale di 5 fattori ciascuno con 5 livelliHo provato Screening Design in JMP 12 e ho utilizzato numeri discreti per questi cinque fattori. Con 5 livelli, mi dà il minimo di 21 esperimenti.
Voglio che tutti gli esperimenti siano il più possibile ortogonali. 21 esperimenti sono troppi.Esiste un modo per utilizzare il disegno fattoriale fazionale nei JMP per ridurre il numero di esperimenti?
Re: Serve aiuto DOE: come progettare un array ortogonale di 5 fattori ciascuno con 5 livelliPer aggiungere qualcosa al mio collega @Mark_Bailey 's reply, anch'io suggerisco la piattaforma JMP Custom Design. Prima una domanda per te?
Il tuo obiettivo sperimentale è lo screening? Ottimizzazione/caratterizzazione?
Questa risposta porterà a diverse selezioni all'interno della piattaforma durante l'impostazione del design.
Tuttavia;
Usa la finestra degli effetti del modello per articolare gli effetti di interesse... ed è qui che entra in gioco il consiglio di Mark. Immettere solo gli effetti realmente necessari. Quindi puoi utilizzare il numero di esecuzioni "specificato dall'utente" per soddisfare i tuoi vincoli di esecuzione. Quindi gli effetti saranno il più non correlati possibile dati i livelli dei fattori, il modello specificato e il numero di esecuzioni. Dai un'occhiata alla mappa dei colori delle correlazioni all'interno della sottopiattaforma Design Evaluation per avere un'idea delle correlazioni degli effetti per il design e la potenza per gli effetti desiderati. Infine, puoi utilizzare la piattaforma Confronta design per confrontare anche le alternative di design.
Re: Serve aiuto DOE: come progettare un array ortogonale di 5 fattori ciascuno con 5 livelliUn progetto per cinque fattori numerici discreti ognuno dei quali ha cinque livelli significa che avrai un'intercetta e il termine dal primo ordine al termine del quarto ordine per ogni fattore, quindi il numero minimo di esecuzioni è 1 + 5 (4) = 21.
Se invece utilizzi un design personalizzato, il numero minimo di esecuzioni è l'intercetta e il termine di primo ordine per ogni fattore, quindi 1 + 5 = 6. Non consiglierei il numero minimo. È probabile che un progetto a 12 esecuzioni trovi alcuni effetti di primo ordine molto grandi, ma il progetto fallirà se molti di questi effetti non sono nulli.
Ti aspetti davvero effetti X*X*X e X*X*X*X nella risposta?
Potresti definire un'ampia gamma di fattori per ciascuno dei cinque fattori (produrre un grande effetto) e includere X*X per coprire la risposta non lineare? Ciò richiederebbe cinque fattori continui in un design personalizzato con un minimo di 11 corse.
