Salut SE,
J'ai créé un journal sur les diagnostics de conception que je souhaite partager avec vous. Il est également posté pour être disponible dans la communauté: MJMP_DesignDiagnostics_2015_10_09 09Okt2015 12_03_44.zip
Puisse ceci être utile pour d’autres, car il propose différentes comparaisons que vous pouvez utiliser également sur place et agrandir si vous souhaitez plonger plus profondément qu’il n’est possible en 45 minutes.
Cordialement,
Martin
Voici la description du contenu:
Ce journal a été présenté le 09.10.2015 dans mon webinaire sur le diagnostic de la conception JMP en allemand JMP. Le Journal est en anglais, donc tout le monde peut en bénéficier.
J'espère avoir ajouté suffisamment de description pour que tout le monde puisse s'y habituer. La revue contient également des ressources liées sur les webinaires, les blogs, les livres, les articles et la documentation. Le fichier zip contient également des tables, répertoriées ici:
- MJMP_DesignDiagnostics_2015_10_09.jrn
- Widget Factors.jmp
- Custom Design_30run.jmp
- DSDlikeDesign_30run.jmp
- PBlikeAugmentedDesign_30run.jmp
- Custom_D_Optimal.jmp
- Custom_I_Optimal.jmp
- Erreur relative relative de Estimate.jmp
Dans le Journal, je ne parlerai pas des conceptions d'essais cliniques, des conceptions pour les modèles linéaires non linéaires ou généralisés, des conceptions en mélange pur ou des tableaux recouvrants. Cependant, il existe des liens vers une entrée de blog sur DOE pour les modèles non linéaires ainsi que vers un lien vers MJMP Webcat sur Mixture Designs. Le contenu est comme suit:
- Quelques remarques générales sur les principes de conception de Fisher, ainsi que sur l’effet de la probabilité de détecter un facteur significatif, c’est-à-dire lorsqu’une modification du niveau de ce paramètre entraînera une modification concrète et importante de la réponse. Cette probabilité est le pouvoir, vous apprenez sur quoi elle est basée et comment elle pourrait être augmentée.
- Comparez les conceptions dans leur capacité à estimer les effets du modèle. Souligner en particulier que toutes les conceptions ne peuvent pas estimer tous les effets du modèle, tels que les interactions à deux facteurs ou les effets quadratiques. Ensuite, une comparaison sur la puissance montre que vous devez vous assurer de comparer des pommes avec des pommes, c’est-à-dire de comparer des dessins avec le même nombre de tirages et les mêmes effets de modèle
- À titre de comparaison, nous examinons différents types de conceptions. Conception personnalisée, conception semblable à Placket-Burman et sélection définitive semblable à une conception tous les 30 jours (Webcast anglais de Don McCormack sur le diagnostic de la conception vous montrera exactement comment générer ces conceptions:
( http://www.jmp.com/en_gb/events/ondemand/mastering-jmp/design-diagnostics.html )) - L'accent est mis sur la plate-forme d'évaluation de conception, sur ce qui peut être modélisé et sur l'analyse de puissance, sur la qualité de son estimation.
- La prochaine comparaison traitera des conceptions D-Optimal et Alias-Optimal sur l’importance de la gestion du crénelage. Cette partie est basée sur un blog de Ryan Lekivetz
( http://blogs.sas.com/content/jmp/2014/06/12/alias-optimal-versus-d-optimal-designs/ ). Il décrit également brièvement les modèles de dépistage définitifs. - L'accent est mis ici sur le critère d'optimalité, la carte de couleur sur les corrélations et l'efficacité de l'estimation
- Le dernier exemple de comparaison est basé sur un exemple "Expérience de processus robuste et optimal" du livre écrit par Bradley Jones et Peter Goos
( http://www.jmp.com/en_gb/events/ondemand/mastering-jmp/using-definitive-screening-designs-to-get-more-information-from-fewer-trials.html ) - Il mettra en évidence les conceptions i-optimales et leur avantage par rapport aux conceptions d-optimales en ce qui concerne la variance de prévision réduite.
- L'accent est mis sur l'efficacité de l'estimation, l'efficacité de la conception et la fraction du tracé de l'espace de conception.
