¿Cuántos puntos centrales agregar en un diseño?Entiendo que agregamos puntos centrales a los diseños para probar la curvatura en el diseño. ¿Añadir más de 1 punto central al diseño ayuda a una mejor estimación?
Re: ¿Cuántos puntos centrales agregar en un diseño?Los puntos centrales son beneficiosos si uno está restringiendo sus tácticas centrales del DOE a algún tipo de diseño de dos niveles, tal vez RSM. Investigaciones recientes sugieren que si el objetivo principal del investigador es la potencia y la posibilidad de estimar los efectos, entonces se debe considerar un enfoque óptimo de diseño de experimentos. Una gran referencia para las estrategias, tácticas y estudios de caso óptimos del DOE es "Diseño experimental óptimo: un enfoque de estudio de caso" por Goos y Jones. En JMP puede formular todo tipo de diseños específicos y luego usar la plataforma Comparar diseños para evaluar el rendimiento de cada diseño ANTES de la experimentación real de potencia, varianza de predicción, correlación de coeficientes y muchos criterios de rendimiento de diseño experimental adicionales.
Re: ¿Cuántos puntos centrales agregar en un diseño?Gracias Bartell por tu respuesta. Entiendo lo que dice, pero quiero saber si existe alguna ventaja de agregar más de 1 punto central o ¿cuál es la ventaja de agregar más de 1 punto central si podemos probar la curvatura con 1 punto central?
Re: ¿Cuántos puntos centrales agregar en un diseño?Agregar una ejecución más siempre ayuda a la estimación. Añadir más de un punto central garantiza que puede estimar el error puro y realizar una falta de prueba de ajuste Con esta estimación. (Hay otros beneficios de la información proporcionada por los puntos centrales). Si está preguntando sobre la estimación de efectos no lineales, entonces no hay puntos centrales adicionales que lo respalden. Debe agregar términos al modelo (por ejemplo, potencias de niveles de factores) para asegurarse de que el diseño contendrá tratamientos que apoyen la estimación de dichos efectos. El número de carreras afectará el poder de la falta de prueba de ajuste, pero generalmente el costo de los puntos centrales adicionales determina el número.
Parece que no sabe si hay efectos no lineales en la respuesta. Es correcto. Simplemente dice algo sobre el conocimiento previo que está disponible para el diseño del próximo experimento. También es posible que no sepas mucho sobre los posibles efectos de interacción. Si tiene una gran cantidad de factores (por ejemplo, más de 5) y le preocupa la cantidad de ejecuciones, entonces podría considerar un diseño de cribado definitivo. Estos diseños son económicos y, suponiendo que los principios de selección se mantengan, es probable que pueda estimar todos los efectos, lineales y no lineales. Por supuesto, si estos principios no se sostienen, es posible que no tenga ejecuciones suficientes o correctas para ordenar todos los efectos.
Re: ¿Cuántos puntos centrales agregar en un diseño?La prueba de falta de ajuste requiere más de 1 punto central para estimar el error puro para el diseño habitual con dos niveles.
Puede excluir el punto central solitario del análisis de regresión y evaluar visualmente si está de acuerdo o en desacuerdo con el modelo de primer orden en el gráfico de Realidad predicha, pero esta evaluación podría no proporcionar una respuesta clara. La observación del punto central solitario podría ser un valor atípico o "atípico". Tu respuesta podría ser relativamente ruidosa, también.
Re: ¿Cuántos puntos centrales agregar en un diseño?Gracias, Mark por la explicación. Esto ayuda.
