<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hey!
J'ai créé des modèles à l'aide de designs Box-Bhenken, Central composite et Optimal. Après avoir utilisé la fonction uniforme aléatoire pour attribuer des réponses aléatoires dans une plage, j'ai ajusté les modèles.
Pouvez-vous évaluer ces conceptions en utilisant des réponses aléatoires? Si oui, comment?
J'aimerais aussi savoir comment JMP calcule le nombre d'essais expérimentaux pour un modèle donné? Existe-t-il différentes formules pour le calcul des essais? Si oui, où puis-je trouver ces formules? Veuillez fournir une référence.
Merci
JMP intègre une fonctionnalité qui vous permet de créer une expérience conçue puis de créer un modèle de manière interactive. Des diagnostics intégrés sont également intégrés aux plates-formes de conception.
Lors de la création de votre conception, accédez au point chaud rouge en haut à gauche et sélectionnez Simuler les réponses. Celles-ci seront différentes pour chaque conception que vous construisez. Lorsque vous sélectionnez cette option, JMP insère automatiquement une option de modèle dans votre table en sortie.
En sélectionnant le point chaud du modèle, puis en sélectionnant Exécuter le script, JMP configure le modèle des moindres carrés standard. Si vous ne souhaitez pas modifier les facteurs de la configuration du modèle, sélectionnez Exécuter. De là, vous obtiendrez une sortie de modèle.
Je vous recommanderais également de consulter l'évaluation de la conception pour chacune de vos conceptions et de le faire avant de sélectionner Créer un tableau.
Deux évaluations qui, à mon avis, sont particulièrement utiles sont l'analyse de la puissance et la cartographie des couleurs sur les corrélations. Vous pouvez en apprendre plus à ce sujet dans l'aide de JMP.
Le nombre d'exécutions dépend du nombre de facteurs et du fait que vous souhaitiez ou non rechercher des interactions. Les modèles de surface de réponse que vous mentionnez visent également à déterminer si vos données contiennent des non-linéarités ou des courbures. Ils y parviennent en ajoutant des points centraux au dessin, à la fois au centre et sur les faces de l’hypercube / espace. Si vous ne recherchez que les effets principaux et que vous avez des facteurs continus à deux niveaux, l'équation permettant de déterminer le nombre d'essais est 2 ^ n, n étant le nombre de facteurs. Lorsque vous commencez à ajouter des interactions, le nombre de pistes augmente. Les conceptions optimales ont pour but de vous aider à limiter le nombre d’analyses, même lorsque vous souhaitez déterminer les interactions.
Une bonne référence est Box, Hunter, Hunter - "Statistics for Experimenters"
HTH
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