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Wie gestaltet man ein Experiment, wenn ein Faktor von einem anderen abhängt?Ich möchte die Prinzipien der Versuchsplanung nutzen, um Faktorstufen für einen Test auszuwählen. Für das interessierende System hängt ein leicht zu ändernder Faktor von einem schwieriger zu ändernden Faktor ab. Wie definiert man die Niveaus statistisch valide? Nehmen wir zur Veranschaulichung an, ich möchte die Leistung einer Maschine untersuchen. Einer der interessierenden Faktoren ist die Arbeitsgeschwindigkeit, ein Faktor mit 7 Stufen, zwischen denen man meist einfach wechseln kann. Sie sind nur „größtenteils einfach“, weil die Maschine zwei verschiedene Konfigurationen benötigt, um diese 7 Geschwindigkeitsstufen zu erreichen, Konfiguration 1 für die Geschwindigkeiten 1–5 und Konfiguration 2 für die Geschwindigkeiten 5–7 (ja, Geschwindigkeit 5 kann mit beiden Konfigurationen erreicht werden). Die Konfiguration ist schwieriger zu ändern als die Geschwindigkeit; Dazu muss die Maschine angehalten und dann wieder gestartet werden. Mir ist klar, dass dies ein Split-Plot-Design erfordern würde. Wie definiere ich diese Art von Abhängigkeit in JMP?Betreff: Wie gestaltet man ein Experiment, wenn ein Faktor von einem anderen abhängt?

Du hast Recht. Das Definieren von Faktoreinschränkungen für ein Design mithilfe von JMP ist nur bei benutzerdefiniertem Design möglich. Andere Entwurfsmethoden, mit Ausnahme von Simplex-Entwürfen mit extremen Scheitelpunkten, bieten keine Möglichkeit, Faktorbeschränkungen einzuführen.

Beim kundenspezifischen Design werden keine faktoriellen Kombinationen zum Erstellen eines Designs verwendet. Es verwendet den Koordinatenaustauschalgorithmus. Beim kundenspezifischen Design wird nicht versucht, ein Ziel auf der Grundlage von Kombinationen zu erreichen.Es erfüllt standardmäßig ein Optimalitätskriterium, die D-Optimalität. Die Abschätzung der Auswirkungen des kontinuierlichen Faktors Geschwindigkeit gelingt mit dem benutzerdefinierten Design besser als mit dem faktoriellen Design. Wenn Sie aus einem anderen Grund als der Schätzung der Modellparameter alle Kombinationen benötigen, können Sie „Geschwindigkeit“ als kategorialen Faktor mit 7 Stufen eingeben. Durch das Hinzufügen von Läufen sollte schließlich mindestens ein Lauf für jede Kombination erreicht werden.

Ja, unzulässige Kombinationen sind erforderlich, da die lineare Einschränkung nur mit kontinuierlichen Faktoren funktioniert.

Beim Design geht es eigentlich nur um die Datenerfassung, um sie mithilfe der Regression an das lineare Modell anzupassen. Sie können das benutzerdefinierte Design oder das Design mit einer beliebigen Methode jederzeit an Ihren Zweck oder Ihre Situation anpassen, ohne dass es kaputt geht. Ich empfehle Ihnen, die Reaktion zu simulieren. Die Simulation kann Unsinn sein – sie dient lediglich dazu, dass Sie Ihr Experiment durch den Analyseschritt führen können, um sicherzustellen, dass es keine Singularitäten gibt. Wenn ja, dann ist Ihr Design wirklich kaputt gegangen.

Betreff: Wie gestaltet man ein Experiment, wenn ein Faktor von einem anderen abhängt?In JMP gibt es eine Option zum Angeben unzulässiger Kombinationen, diese ist jedoch nur verfügbar, wenn das Tool „Benutzerdefiniertes Design“ verwendet wird, das nicht jede Ebene eines diskreten numerischen Faktors besucht, unabhängig davon, wie viele Punkte ich verwenden lasse. Mit dem Tool „Screening Design“ umfasst das Design alle Ebenen für diskrete numerische Variablen, akzeptiert jedoch keine unzulässigen Kombinationen. Ich habe das Gefühl, dass ich dies unabhängig von der Software implementieren muss und dies auf statistisch robuste Weise tun möchte.Betreff: Wie gestaltet man ein Experiment, wenn ein Faktor von einem anderen abhängt?Muss ich einfach Einschränkungen für die Faktorstufen hinzufügen?