Re: ¿Qué asume JMP cuando se deben estimar factores de entrada no controlados?El tipo de factor no controlado es un factor continuo para el cual los niveles en el experimento son desconocidos. Registrarás los niveles durante cada ejecución del experimento.
La información de evaluación de diseño habitual no se proporciona porque se calcula a partir de la matriz del modelo, que a su vez depende del diseño.
No estoy seguro de lo que quieres decir con " Entiendo que para modificar correctamente el número de experimentos, es necesario conocer la distribución del factor no controlado. Pero, ¿es robusto suponer que el número de empates de la distribución de factores no controlada necesita igualar solo a aquellos en condiciones de factor controlado? "Puede seleccionar cualquier número de ejecuciones en o por encima del número mínimo de ejecuciones como siempre. Simplemente no tiene ningún informe de evaluación de diseño que le ayude a evaluar el número elegido de ejecuciones.
Tenga en cuenta que el número predeterminado de ejecuciones se basa en algunas heurísticas simples. Eso es todo.
Re: ¿Qué asume JMP cuando se deben estimar factores de entrada no controlados?Gracias por su tiempo en esta marca, la primera línea responde a mi pregunta con precisión.
Creo que potencialmente podría haber una metodología similar a los cálculos de tamaño de muestra para aplicar en el caso de factores no controlados para tratarlos de manera diferente a los factores continuos. Sin embargo, estoy seguro de que esto ya ha sido examinado.
¿Qué asume JMP cuando se estiman factores de entrada no controlados?Hola a todos,
He estado explorando el uso de la opción de factores de entrada no controlados en JMP. Usando un ejemplo de juguete de 5 factores de entrada continuos con interacciones de segundo orden:
DOE( Diseño personalizado, {Agregar respuesta( Ninguno, "Y", ., ., . ), Agregar factor (Continuo, -1, 1, "X1", 0), Agregar factor (Continuo, -1, 1, "X2", 0), Agregar factor (Continuo, -1, 1, "X3", 0), Agregar factor (Continuo, -1, 1, "X4", 0), Agregar factor (Continuo, -1, 1, "X5", 0), Establecer semilla aleatoria (351265972), Número de inicios (15868) , Agregar Término ({1, 0}), Agregar Término ({1, 1}), Agregar Término ({2, 1}), Agregar Término ({3, 1}), Agregar Término ({4, 1}) , Agregar término ({5, 1}), Agregar término ({1, 1}, {2, 1}), Agregar término ({1, 1}, {3, 1}), Agregar término ({1, 1) }, {4, 1} ), Agregar término ( {1, 1}, {5, 1} ), Agregar término ( {2, 1}, {3, 1} ), Agregar término ( {2, 1}, {4, 1} ), Agregar término ( {2, 1}, {5, 1} ), Agregar término ( {3, 1}, {4, 1} ), Agregar término ( {3, 1}, {5 , 1} ), Añadir Término( {4, 1}, {5, 1} )} );Se recomiendan 20 experimentos por defecto.
Cuando cambio un factor a no controlado, los experimentos recomendados se mantienen en 20. Entonces, ¿el factor no controlado se trata exactamente de la misma manera que un factor continuo controlable? El JSL refleja esto como un factor no controlado que se muestra simplemente como "Agregar factor" sin opciones.
Entiendo que para alterar correctamente el número de experimentos es necesario conocer la distribución del factor no controlado. Pero, ¿es sólido suponer que el número de sorteos de la distribución de factores no controlados solo debe ser igual a aquellos en condiciones de factores controlados?
Saludos cordiales,
ben
