Comment analyser les données expérimentales existantes puis réaliser une conception d'augmentation ?Je suis débutant de JMP DOE. J'ai 150 données expérimentales. Ces 150 expériences n'ont pas été conçues par JMP DOE.
Maintenant, je souhaite ajouter plus d'expériences, cependant, comme il y a plus de 15 facteurs, il semble que trop d'expériences soient nécessaires si je suppose que tous les facteurs ont une interaction à deux facteurs avec les autres grâce à la conception d'augmentation. Donc, mon idée est d'abord d'identifier deux interactions de facteurs par Definitive Sreening Design, puis effectuez une conception d'augmentation en ne tenant compte que des deux interactions de facteurs nécessaires, n'est-ce pas ?
Re : Comment analyser les données expérimentales existantes puis effectuer une conception d'augmentation ?Je pense que la première chose que je ferais serait d’évaluer les données dont vous disposez déjà. La plateforme Evaluate Design vous aidera (DOE > Design Diagnostics). Il peut vous renseigner sur la puissance et le degré de corrélation entre les effets.
Vous constaterez peut-être que les données dont vous disposez sont utiles pour déterminer les facteurs importants. Et vous pouvez augmenter cela avec des exécutions supplémentaires pour améliorer les informations.
Si vous commenciez sans données (ou si vous décidez que les données dont vous disposez n'ont aucune valeur), alors un plan de dépistage définitif serait une bonne approche car il est efficace pour filtrer un grand nombre de facteurs : 33 essais si tous les facteurs sont continus et vous ne sélectionnez aucune exécution supplémentaire. Un compromis est que vous ne pouvez pas estimer toutes les interactions à 2 facteurs, mais que vous vous attendez généralement à ce que seulement une poignée d'entre elles soient actives. Encore une fois, vous pouvez ensuite augmenter pour améliorer les informations sur les facteurs actifs.
Vous pourriez trouver ma série de blogs utile si vous êtes nouveau dans des concepts tels que la corrélation entre les effets.
