<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hey!
Ho creato modelli utilizzando Box-Bhenken, Compositi centrali e Disegni ottimali. Dopo aver usato la funzione uniforme casuale per assegnare risposte casuali all'interno di un intervallo, ho adattato i modelli.
Puoi valutare questi progetti usando risposte casuali? Se sì, come?
Mi piacerebbe anche sapere come fa il JMP a calcolare il numero di prove sperimentali per un determinato modello? Ci sono diverse formule per il calcolo delle prove? Se sì, dove posso cercare queste formule? Si prega di fornire un riferimento.
Grazie
JMP ha funzionalità incorporate che ti consentono di creare un esperimento progettato e quindi di costruire interattivamente un modello. C'è anche una diagnostica integrata nelle piattaforme di progettazione.
Quando costruisci il tuo design vai al punto caldo in alto a sinistra e seleziona Simula le risposte. Questi saranno diversi per ogni disegno che costruisci. Quando si seleziona questa opzione, JMP inserisce automaticamente un'opzione Modello nella tabella di output.
Selezionando l'hot spot del modello e scegliendo Esegui script, JMP imposterà il modello dei minimi quadrati standard e, a meno che non si desideri modificare i fattori nella configurazione del modello, selezionare Esegui. Da lì otterrai un output del modello.
Ti consigliamo inoltre di esaminare la valutazione del progetto per ciascuno dei tuoi progetti e puoi farlo prima di selezionare Crea tabella.
Due valutazioni che ritengo particolarmente utili sono Power Analysis e Color Map on Correlations. Puoi saperne di più su questi in Aiuto JMP.
Il numero di esecuzioni dipende dal numero di fattori e dal fatto che tu voglia o meno cercare interazioni. I disegni di superficie di risposta che menzioni servono anche a determinare se hai dati di non linearità o curvatura nei tuoi dati. Lo fanno aggiungendo punti centrali al design, sia al centro sia sulle facce dell'ipercubo / spazio. Se stai cercando solo gli effetti principali e hai fattori continui con due livelli, allora l'equazione per determinare il numero di esecuzioni è 2 ^ n dove n è il numero di fattori. Quando inizi ad aggiungere interazioni, il numero di esecuzioni aumenta. I design ottimali sono pensati per aiutarti a limitare il numero di esecuzioni anche quando sei interessato a determinare le interazioni.
Un buon riferimento è Box, Hunter, Hunter - "Statistiche per gli sperimentatori"
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