<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Estoy planeando experimentos en un proceso que produce partes en lotes.
Digamos que tengo un factorial completo de 2 factores, 2 niveles. Habrá un lote de cada parte producida en una de las 4 ejecuciones de condición.
Para determinar la respuesta promedio para cada ejecución, seleccionaré aleatoriamente N partes del lote para realizar pruebas para determinar la media y la SD.
Mis valores de respuesta promedio se usarán para evaluar los efectos, pero ¿cómo la SD (o la varianza) de mi tamaño de muestra de prueba N ingresa en la estimación general de los efectos, es decir, cómo afecta la varianza de la predicción? No me queda claro cómo se trabaja en la plataforma Evaluate Design en JMP.
Tenga en cuenta que la expectativa de esta instancia en particular es que la varianza será relativamente constante en la región de diseño y puede estimarse de antemano. La prueba de partes individuales es destructiva.
Gracias LouV. Me doy cuenta de que podría usar la SD como respuesta, pero tengo conocimiento previo de que los factores afectarán principalmente la respuesta media y la SD permanecerá aproximadamente fija. Lo que estoy tratando de hacer es determinar cómo el tamaño de mi muestra de prueba (vinculado al presupuesto) para estimar los medios de ejecución individuales afecta la varianza de predicción de un modelo.
Tiene la oportunidad de capturar la desviación estándar como una columna de respuesta y minimizarla, además de optimizar su media.
