A causa di vincoli di tempo e possibilità sperimentali, mi interessa invece di un DOE completamente randomizzato in JMP, un "percorso più breve" attraverso il mio spazio sperimentale (ma essere il più casuale possibile):
1) minimizzare il numero di casi in cui più di un parametro cambia tra due esperimenti consecutivi
2) ridurre al minimo le modifiche a più passaggi tra i livelli all'interno dei parametri (ovvero preferire "-1 a 0" e "0 a +1" rispetto a "-1 a +1").
3) l'aggiunta di un esperimento aggiuntivo costerebbe meno tempo rispetto a consentire 1 o 2.
Qualcuno ha provato questo / studiato l'effetto di questo su un disegno sperimentale e gli effetti statistici?
(forse per visualizzare: considerare di visitare 10 città in auto per prelevare un campione in ogni città in un DOE di 20 esperimenti, riducendo al minimo la quantità di benzina che si desidera utilizzare, non come obiettivo dell'esperimento, ma come il design dell'esperimento ).
(Attualmente sono su JMP 13, ma posso accedere a JMP 14 e 15).
Concetto interessante. Sicuramente giocherai negli spazi della piattaforma Custom Design e Evaluate Design. E probabilmente fai il tuo lavoro in JMP 14 o 15. A differenza di JMP 13 perché la piattaforma di valutazione del design, in cui è possibile confrontare in modo efficiente più progetti tra loro, è stata migliorata in JMP 14 da 13 e forse anche di più in JMP 15? Non ho ancora visto JMP 15, quindi non ne sono sicuro.
