Líneas de predicción curvas en lugar de linealesSoy muy nuevo en JMP, ya que esta pregunta probablemente te lo haga saber. Diseñé un DoE con la esperanza de poder predecir el resultado de futuros experimentos. Después de usar "Ajustar modelo" y básicamente mantener todo como está predeterminado (mínimos cuadrados estándar y detección de efectos), veo solo líneas rectas cuando voy a la sección de predicción, como se muestra a continuación. 
Sé, basándome en otros experimentos que he realizado, que algunas de estas relaciones deberían ser líneas curvas (polinomio, logarítmica, exponencial ... lo que sea). Me gustaría ver estas líneas de predicción que se parecen más a la imagen de abajo del sitio web de JMP:
¡Por favor, hágame saber cómo obtener mejores predicciones de mis datos! ¡Muchas gracias!
Re: Líneas de predicción curvas en lugar de linealesPara responder completamente a su pregunta puede llenar un libro completo, ya que se han escrito varios libros sobre diseño de experimentos para ayudar a responder su pregunta.
Pero, para ser breve, su diseño le permitirá adaptarse a un tipo específico de modelo (el diseño y el modelo van juntos). Si desea ver curvas, entonces necesita tener un modelo que muestre ese comportamiento. Esto generalmente significa que su modelo debe tener términos cuadráticos o cuadrados. Su elección de diseño debe proporcionar las ejecuciones experimentales correctas que permitan la estimación de dichos términos.
Re: Líneas de predicción curvas en lugar de linealesMuchas gracias por la explicación.
Tenía la impresión de que tener un conjunto de parámetros continuo de 3 etapas permitiría ajustes curvos? Usé un diseño de método de Taguchi del siguiente tipo:
¿No debería eso permitir ajustes curvos ya que hay tres niveles numéricos para cada parámetro continuo? ¡Gracias de nuevo!
Re: Líneas de predicción curvas en lugar de linealesBueno, sí, 3 niveles definen una curva, pero hay que considerar las combinaciones de todas las variables. Mire esta gráfica que muestra las cuatro variables juntas (una gráfica de B versus A para cada combinación de C y D). Nunca hay un lugar donde tengas tres puntos en el mismo cuadrante que permitan la estimación de una cuadrática.
Si eliminara un factor, diga D, PODRÍA obtener algunos efectos cuadráticos, pero aún así no podría estimar las interacciones.
Esencialmente, el diseño de Taguchi que está viendo se llama diseño de resolución III. Está destinado a ajustarse solo a los efectos principales, ni siquiera a las interacciones entre los factores. SIEMPRE debe elegir el diseño que cumpla con los objetivos de la experimentación. Si desea estimar los efectos cuadráticos, necesitará un tipo de diseño diferente.
Recuerda que el diseñador personalizado de JMP te ayudará con esto. En lugar de elegir un diseño con nombre (como Taguchi), especifique sus factores y el modelo que desea estimar. JMP elegirá el diseño que le permita estimar el modelo elegido.
Re: Líneas de predicción curvas en lugar de linealesGracias, esto fue muy útil!
Re: Líneas de predicción curvas en lugar de linealesPara suplementar @Dan_Obermiller Las respuestas, un lugar eficiente para comenzar a construir AMBAS sus habilidades básicas del DOE Y 'Cómo hacerlo en JMP' es a través de la finalización de ciertas clases de capacitación en SAS que cubren el dominio del DOE. Dos para empezar podrían ser:
https://support.sas.com/edu/schedules.html?ctry=us&crs=JMDOE
https://support.sas.com/edu/schedules.html?ctry=us&crs=JDRS
Y si solo tienes recursos (tiempo, dinero, etc.) como @Dan_Obermiller Consejos, completaría la primera entrada de arriba. Con JMP y su curso de diseño personalizado ... es el camino a seguir hoy en día para la eficiencia, flexibilidad y adaptabilidad de muchos, muchos tipos de problemas prácticos para el enfoque de resolución de problemas del DOE.
