Debido a limitaciones de tiempo y posibilidades experimentales, estoy interesado en un DOE completamente aleatorio en JMP, un 'camino más corto' a través de mi espacio experimental (pero aún así ser lo más aleatorio posible):
1) minimizar el número de casos en los que más de un parámetro cambia entre dos experimentos consecutivos
2) minimice los cambios de pasos múltiples entre niveles dentro de los parámetros (es decir, prefiera '-1 a 0' y '0 a +1' sobre '-1 a +1').
3) agregar un experimento adicional costaría menos tiempo que permitir 1 o 2.
¿Alguien ha intentado esto / estudiado el efecto de esto en un diseño experimental y los efectos estadísticos?
(tal vez para visualizar: considerar visitar 10 ciudades en automóvil para tomar una muestra en cada ciudad en un DOE de 20 experimentos, minimizando la cantidad de gasolina que desea usar, no como el objetivo del experimento, sino como el diseño del experimento )
(Actualmente estoy en JMP 13, pero puedo acceder a JMP 14 y 15).
Concepto interesante Definitivamente jugarías en los espacios de la plataforma Diseño personalizado y Diseño de evaluación. Y probablemente haga su trabajo en JMP 14 o 15. A diferencia de JMP 13 porque la plataforma Evaluate Design, donde puede comparar de manera eficiente múltiples diseños entre sí, está mejorada en JMP 14 de 13, y tal vez aún más en JMP 15. Todavía no he visto JMP 15, así que no estoy seguro.
