Se necesita ayuda del DOE: cómo diseñar una matriz ortogonal de 5 factores, cada uno con 5 nivelesProbé el diseño de pantalla en JMP 12 y utilicé numerales discretos para estos cinco factores. Con 5 niveles, me da el mínimo de 21 experimentos.
Quiero todos los experimentos a lo ortogonal como sea posible. 21 experimentos son demasiados. ¿Hay alguna forma de utilizar el diseño factorial fraccional en JMP para reducir el número de experimentos?
Re: DOE ayuda necesaria: cómo diseñar una matriz ortogonal de 5 factores cada uno con 5 nivelesPara agregar un poco a mi colega @markbailey De la respuesta, yo también sugiero la plataforma JMP Custom Design. Primero una pregunta para ti?
¿Es su objetivo experimental de detección? Optimización / caracterización?
Esta respuesta dará lugar a diferentes selecciones dentro de la plataforma a medida que configura el diseño.
Sin embargo;
Use la ventana de efectos del modelo para articular los efectos de interés ... y aquí es donde entra en juego el consejo de Mark. Ingrese solo los efectos que son realmente necesarios. Luego puede usar el Número de Ejecuciones "especificado por el usuario" para ajustarse a sus restricciones de ejecución. Luego, los efectos serán lo más inconexos posible, dados los niveles de factor, el modelo especificado y el número de ejecuciones. Eche un vistazo al mapa de color de las correlaciones dentro de la subplataforma de evaluación de diseño para tener una idea de las correlaciones de efectos para el diseño y la potencia para sus efectos deseados. Por último, también puede utilizar la plataforma Comparar diseños para comparar alternativas de diseño.
Re: DOE ayuda necesaria: cómo diseñar una matriz ortogonal de 5 factores cada uno con 5 nivelesUn diseño para cinco factores numéricos discretos, cada uno de los cuales tiene cinco niveles significa que tendrá una intersección y el término de primer orden hasta el término de cuarto orden para cada factor, por lo que el número mínimo de ejecuciones es 1 + 5 (4) = 21.
Si utiliza un diseño personalizado, el número mínimo de ejecuciones es el intercepto y el término de primer orden para cada factor, por lo que 1 + 5 = 6. No recomendaría el número mínimo. Es probable que un diseño de 12 ejecuciones encuentre algunos efectos de primer orden muy grandes, pero el diseño fallará si muchos de estos efectos no son nulos.
¿Realmente esperas efectos X * X * X y X * X * X * X en la respuesta?
¿Podría definir un amplio rango de factores para cada uno de los cinco factores (producir un gran efecto) e incluir X * X para cubrir la respuesta no lineal? Eso requeriría cinco factores continuos en un diseño personalizado con un mínimo de 11 ejecuciones.
