¿Cómo uso DOE en JMP para modelar los efectos de las entradas de proceso en la variación?Saludos JMP Comunidad,
Mi pregunta "rápida" es encontrar información sobre cómo diseñar y analizar un DOE en JMP utilizado para modelar relaciones entre entradas y salidas de varianza.
Los diseños experimentales típicos se utilizan para modelar la salida promedio de un proceso para determinar las entradas significativas (diseños de cribado) y posiblemente cuantificar los efectos (modelos de respuesta). Veo una creciente necesidad de poder modelar cómo se relacionan los factores del modelo con un término de varianza creado a partir de varias observaciones medidas para cada ejecución. La distribución muestral difiere a medida que la desviación estándar generalmente sigue a un chi cuadrado en lugar de una distribución normal (utilizada para los medios). Es probable que los diseños requieran muchos recursos, ya que el objetivo de la experimentación suele ser poder cuantificar los efectos y optimizar el modelo para minimizar la varianza dentro de las ejecuciones. Supongo que el DOE no lineal podría ser el camino a seguir y me interesa cualquier consejo sobre dónde encontrar más información y ejemplos.
Re: ¿Cómo uso DOE en JMP para modelar los efectos de las entradas del proceso en la varianza?Gracias Phil
Espero que las ejecuciones necesarias para incluso un pequeño número de factores no sean triviales debido al requisito de las réplicas. Aprovecharé el enlace proporcionado para armar algunos diseños de prueba.
Re: ¿Cómo uso DOE en JMP para modelar los efectos de las entradas del proceso en la varianza?Este debería ser un buen lugar para comenzar:
http://www.jmp.com/support/help/Loglinear_Variance_Models.shtml
" Nota: Las estimaciones son exigentes en cuanto a la necesidad de una gran cantidad de datos bien diseñados y ajustados. Se necesitan más datos para ajustar las variaciones de lo que significa ".
Saludos,
Phil
