DOE personalizado con factores covariantesObtengo la siguiente alerta de JMP al intentar crear un DOE con factores covariables, "Número insuficiente de corridas de covariables para que se ajusten a todos los términos del modelo". Creo que entiendo lo que esto significa, pero estoy confundido en cuanto a por qué estoy recibiendo la alerta. Tengo dos factores covariables. Hay 17 valores para seleccionar en el conjunto de candidatos. Los factores covariables son difíciles de cambiar. Tengo tres factores de proceso fáciles de cambiar. Dos de los factores del proceso son continuos y uno es un categórico de dos niveles. Estoy diseñando para un modelo con términos lineales, de interacción y cuadráticos. Estoy pidiendo 10 parcelas enteras con un total de 30 carreras. He intentado usar parcelas menos enteras y más y tengo la misma alerta. Hay muy poca correlación entre los dos factores covariados en el conjunto de candidatos y tiene muchos niveles para respaldar los términos no lineales. ¿Alguien ha experimentado esta alerta y conoce el problema que causa que ocurra? Gracias.
Re: DOE personalizado con factores covariantesAlerta de confusión!
Un Factor Covariate tiene un propósito especial, que puede no ser adecuado para sus necesidades. Un factor covariable tiene niveles predeterminados. Eso generalmente significa que se realiza la aleatorización, así que deje los Cambios configurados en la configuración Fácil predeterminada. El número de ejecuciones en el conjunto de datos de covariables, no el número de niveles distintos, determina el número máximo de ejecuciones, no el mínimo. Entonces, si proporcioné un conjunto de datos covariados con 15 filas, puedo hacer un diseño con 15 ejecuciones o menos.
La cantidad de niveles requeridos se determina los términos en el modelo. Si solo tiene términos de primer orden, entonces solo se necesitan dos niveles. Si tengo términos de segundo orden, entonces solo son necesarios tres niveles. De hecho, cualquier nivel que no sea el nivel mínimo, el nivel central y el nivel máximo son subóptimos, pero se usa un factor de covariable cuando no puedo controlar los niveles, pero puedo determinarlos con anticipación y quiero combinarlos de manera óptima en el Tratamientos de los otros factores.
Entonces, tal vez no trates de hacer que el factor covarado sea difícil de cambiar.
Re: DOE personalizado con factores covariantesHola @ H2OSUP Pude reproducir su problema y creo que Custom Design desea tener al menos tantas filas covariables como ejecuciones en su diseño y realmente solo necesita tantas filas como parcelas completas. Puede solucionar el problema al concatenar su tabla de covariables para duplicar el número de filas de covariables a 34. El riesgo es seleccionar el mismo conjunto de niveles de covariable más de una vez para todas las parcelas, pero en mi prueba eso no sucedió.
Re: DOE personalizado con factores covariantesPuedo imaginar fácilmente un escenario donde las covariables serían difíciles de cambiar. Uno de los usos más comunes de los factores de covariables serían las propiedades del lote de materia prima, y los lotes de materia prima a menudo son difíciles de cambiar en un proceso. En estos casos, lo único que debería estar limitado por el número de filas de covariables es el número de parcelas completas, no el número de ejecuciones totales. Yo creo que @ H2OSUP Ha identificado un error real en el diseño personalizado.
Re: DOE personalizado con factores covariantesHola @cwillden . Esta es exactamente mi situación.
Re: DOE personalizado con factores covariantesOye @cwillden , Creo que estás en el tema Creo que tiene que ver con el número de parámetros en comparación con el número de filas en el conjunto candidato. Probé un modelo con menos parámetros que filas y creó un diseño con 30 ejecuciones. Por lo tanto, el número total de ejecuciones excedió el número de filas en mi conjunto de candidatos, pero el número de parámetros fue menor que el número de filas. También creo que es un error.
Re: DOE personalizado con factores covariantesProbé su solución de concatenar mi tabla de covariables a sí misma y funcionó. Seleccionó una fila dos veces, pero eso no es un problema para mi escenario. ¡Gracias!
