Ich bin Starter von JMP DOE. Ich habe 150 experimentelle Daten. Diese 150 Experimente wurden nicht von JMP DOE entworfen.
Nun möchte ich noch weitere Experimente hinzufügen. Da es jedoch mehr als 15 Faktoren gibt, sind zu viele Experimente erforderlich, wenn ich davon ausgehe, dass alle Fators eine zwei-Faktor-Wechselwirkung mit anderen Faktoren haben, und zwar durch das Augment Design. Meine Idee ist also, zuerst zu identifizieren zwei Faktor-Interaktionen durch Definitive Sreening Design und führen Sie dann das Erweiterungsdesign nur unter Berücksichtigung der notwendigen zwei Faktor-Interaktionen durch. Ist das richtig?
Ich denke, das erste, was ich tun würde, wäre, die Daten auszuwerten, die Sie bereits haben. Die Evaluate Design-Plattform hilft dabei (DOE> Design Diagnostics). Sie können über die Stärke und den Grad der Korrelation zwischen den Effekten informieren.
Möglicherweise stellen Sie fest, dass Ihre Daten zur Bestimmung der wichtigen Faktoren hilfreich sind. Sie könnten dies durch zusätzliche Läufe ergänzen, um die Informationen zu verbessern.
Wenn Sie mit keinen Daten beginnen würden (oder wenn Sie entscheiden, dass Ihre Daten keinen Wert haben), wäre ein definitives Screening-Konzept ein guter Ansatz, da es beim Screening einer großen Anzahl von Faktoren effizient ist Faktoren sind kontinuierlich und Sie wählen keine zusätzlichen Läufe. Ein Kompromiss ist, dass Sie nicht alle 2-Faktor-Interaktionen abschätzen können, aber Sie erwarten im Allgemeinen, dass nur eine Handvoll aktiv ist. Anschließend können Sie die Informationen zu den aktiven Faktoren verbessern.
Sie könnten finden meine blog serie nützlich, wenn Sie Konzepte wie die Korrelation zwischen Effekten noch nicht kennen.
