<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Sto pianificando esperimenti su un processo che produce parti in lotti.
Diciamo che ho un fattoriale completo di 2 fattori, 2 livelli. Ci sarà un lotto di ogni parte prodotta in una delle 4 condizioni.
Per determinare la risposta media per ogni corsa selezionerò casualmente N parti dal lotto per il test per determinare la media e la SD.
I miei valori medi di risposta saranno usati per valutare gli effetti, ma come fa la SD (o la varianza) del mio campione di prova N a entrare nella stima generale degli effetti, cioè come influenza la variazione della previsione? Non mi è chiaro come funzioni la piattaforma di Evaluate Design in JMP.
Si noti che questa particolare aspettativa di istanza è che la varianza sarà relativamente costante nell'area di progettazione e può essere stimata in anticipo. Il test delle singole parti è distruttivo.
Grazie LouV. Mi rendo conto che potrei usare la SD come risposta, ma ho la conoscenza precedente che i fattori influenzeranno principalmente la risposta media e la SD rimarrà approssimativamente fissa. Quello che sto cercando di fare è determinare in che modo la mia dimensione del campione di prova (legata al budget) per la stima di una singola corsa influisce sulla varianza della previsione di un modello.
Hai l'opportunità di catturare la deviazione standard come una colonna di risposta e minimizzarla, oltre a ottimizzare la tua media.
