Hola,
He creado un DOE, realicé experimentos y quiero predecir dentro del espacio de diseño.
Pero después de analizar mis muestras y ponerlas en JMP, veo que no tengo una distribución normal de mis datos. Mi pregunta es, ¿es posible continuar con la construcción de mi modelo si no tengo los datos distribuidos normalmente, a pesar de que el valor r2 del real vs predicho es realmente alto?
Personalmente, creo que sigue siendo un modelo viable debido al valor r2. Además, como este es un DOE de seguimiento, lo que significa que tengo datos que cubren un espacio más amplio del diseño y el conjunto de datos anterior tenía datos distribuidos normalmente.
Con el primer DOE quise saber cuáles son las condiciones preferidas, mientras que con el segundo DOE (archivo adjunto) quise investigar más a fondo el espacio de diseño y generar tantas condiciones deseadas como sea posible, por lo que los datos parecen estar sesgados.
Además, me gustaría preguntar, ¿es posible unirse al 1er y 2do DOE (diseños diferentes), el 1er DOE es factorial fraccional y el 2do DOE es RSM?
En general, quería preguntar a los profesionales qué piensan y qué podría hacer para mejorar aún más mi modelo.
Gracias de antemano
¿Cuando dice que le preocupa que los datos no normales se refieran específicamente a la distribución de los datos de respuesta sin procesar? Si ese es el caso, no necesita preocuparse, al menos inicialmente. Piense en un experimento diseñado ... casi siempre está TRATANDO de obtener una respuesta que es el resultado de cambios intencionales en factores, elegidos en combinaciones específicas, en niveles específicos de una manera que muestra cómo se comportan las respuestas a estas combinaciones ejecutadas intencionalmente.
Francamente, sería sospechoso si mis datos de respuesta sin procesar se distribuyan normalmente ... en otras palabras ... tal vez no obtuve una señal para elevarse por encima del ruido. Normalidad de otros resultados del DOE como residuos, etc. es una historia diferente ... o si no está dispuesto a asumir la normalidad de los supuestos de errores que hacen viables las operaciones de cálculo matemático de la regresión de mínimos cuadrados ordinarios ... otra vez, una historia diferente. Pero para usted los datos de respuesta en bruto ... proceder.
