Allgemeine DOE-Argumentation: Repliziert und MittelpunktHallo
Ich bekomme von Zeit zu Zeit Fragen wie "Warum verwenden Sie keine Replikation oder Mittelpunkt, da wir in unserer Richtlinie immer Replikate und mindestens 2 Mittelpunkt hinzufügen sollten?". Ich denke, du auch.
Wie antworten / argumentieren Sie dazu? Welche Erfahrungen haben Sie mit ihrer Reaktion gemacht (glauben sie Ihnen nur?)? In welchen Situationen würden Sie Replikation / Duplikation / Mittelpunkt empfehlen?
Zu den Mittelpunkten sage ich etwas wie "Wenn Sie den quadratischen Effekt als Modelleffekt eingegeben haben, kümmert sich das benutzerdefinierte Design darum (natürlich solange Sie genug Läufe haben, um eine faire Schätzung zu erhalten, die Sie z. B. mit dem überprüfen können Leistungsanalyse). Zusätzliche Mittelpunkte verbessern die Fehlerschätzung.
Bei replizierten Läufen ist es fast dasselbe, und es wird über die Vorhersagevarianz gesprochen.
In Bezug auf doppelte Läufe haben Sie weniger Leistung und eine höhere Vorhersageabweichung, als wenn Sie replizierte Läufe im benutzerdefinierten Designer verwenden würden. Aber manchmal möchte man die gleiche experimentelle Einheit zum Beispiel zu verschiedenen Zeitpunkten messen lassen, und ich sehe dies oft dann (obwohl Sie dies bei der Modellierung berücksichtigen müssten).
Ich würde mich freuen, von Ihren Argumenten / Erfahrungen sowohl im theoretischen Teil als auch im vom Kunden glaubenden / überzeugenden Teil zu hören.
Vielen Dank,
Martin
Betreff: Allgemeine DOE-Argumentation: Repliziert und zentriertMartin,
Ich würde dem Kunden mitteilen, dass es keine allgemeine Vereinbarung darüber gibt, ob Sie Mittelpunkt verwenden oder Replikate hinzufügen sollen, und wir überlassen es diesen, zu entscheiden. Ich würde die Vor- und Nachteile für beide Fälle erklären. Persönlich mag ich Mittelpunkte, weil sie zum Testen der Krümmung verwendet werden können, ohne dass ein vollständiger RSM ausgeführt werden muss, um Modellfehlanpassungen zu überprüfen, und um Drift zu überprüfen, können sie über dem Design verteilt werden. Einige Nachteile sind, dass sie Läufe hinzufügen, aber die Schätzung der Koeffizientengenauigkeit nicht verbessern. Die Verwendung eines DSD ist möglicherweise eine effektivere Methode, um mit der Möglichkeit der Krümmung umzugehen, wenn Sie ein Modell nicht mit allen ME, 2FI und Quadratics ausführen möchten. Kurz gesagt, sie können als ineffiziente Nutzung der zusätzlichen Läufe angesehen werden. Was Replikate betrifft, bin ich kein großer Fan, da ich in den meisten Fällen glaube, dass es eine ineffiziente Nutzung von Läufen ist. Viele Leute wissen nicht, dass für DOE experimentelle Fehler entweder durch Replikation oder Pseudo-Replikation geschätzt werden können (dh, wenn ein Effekt aus dem Modell entfernt wird und der Entwurfsraum in eine oder mehrere Richtungen zusammenfällt). Wenn beispielsweise ein Faktor aus einem 3-Faktor-Vollfaktor entfernt wird, erhalten Sie ein repliziertes 2-Faktor-Design. Ich sehe zwei Nachteile, wenn ich nicht repliziere. Erstens ist die Leistung niedrig und die Replikation ist die beste Möglichkeit, sie zu verbessern (anstatt nicht replizierte Punkte hinzuzufügen). Zweitens, um nicht konstante Fehlervarianzen im gesamten Designraum zu berücksichtigen. In diesem Fall haben Sie jedoch größere Probleme.
Hoffe das hilft. Seien Sie interessiert zu hören, was andere denken.
Betreff: Allgemeine DOE-Argumentation: Repliziert und zentriertTolle Punkte von Don. Meine Zusammenfassung: Ich war ein großer Fan von Mittelpunkten, aber nicht mehr so sehr. Das einzige Mal, dass ich für sie plädiere, ist, wenn ich einen Kontrolllauf machen möchte und der Mittelpunkt ein Punkt ist, an dem der Wissenschaftler gute Kenntnisse hat. In dieser Situation kann der Mittelpunkt dazu dienen, zu überprüfen, ob alles in Ordnung ist, bevor das Design ausgeführt wird. Jetzt aus den Gründen empfehle ich sie nicht mehr.
Ich habe keine wirklichen Einwände gegen Mittelpunkte, da es ein Design im Gleichgewicht hält, auf Krümmung prüfen kann und einen Mechanismus zum Erhalten eines reinen Fehlers bereitstellt. Es ist jedoch ein alter Ansatz. Es gibt neuere Techniken, die JMP für die meisten dieser Situationen bereitstellt. Ich habe also kein Problem, wenn ein Kunde sie verwendet, aber ich möchte auf neuere und andere Arten des Denkens über Design hinweisen, anstatt mich auf Tradition zu verlassen.
Auf Krümmung prüfen. Sie können dies ohne Mittelpunkte tun. Fügen Sie dem Modellfenster quadratische Terme hinzu und überprüfen Sie, ob die Schätzbarkeit "wenn möglich" ist (ein Bayes'sches D-Optimal-Design). Mit genügend Läufen können Sie jetzt die Krümmung ohne Mittelpunkt überprüfen. Tatsächlich würde dies die beste Platzierung dieser "Kontrollpunkte" für die Krümmung ermöglichen. Wie Don bereits sagte, gewinnt eine DSD häufig das von JMP bereitgestellte Bayesian D-Optimal, aber viele Leute vergessen, dass DSD für SCREENING gedacht ist! Dies ist nicht immer angemessen, insbesondere wenn Sie erwarten, dass die meisten Ihrer Faktoren aktiv sind. Es ist also fantastisch, das Bayesian D-Optimal als Option zu haben.
Als Replikationspunkt / reiner Fehler, wie Don bereits sagte: Mittelpunkte sind dafür nicht sehr effizient. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass es sich um reine Fehler handelt, sollten Sie die Anzahl der gewünschten Replikationsläufe angeben und JMP die besten zu replizierenden Punkte ermitteln lassen. Es ist nichts Magisches daran, dass es das Zentrum sein muss. Ja, das Zentrum hält es ausgeglichen (orthogonal), aber kleine Korrelationen sind in Ordnung, wenn Ihr Ziel die Modellschätzung und -vorhersage ist. Lassen Sie uns die beste Schätzung und / oder Vorhersage von unserem Modell erhalten.
Steigerung der Macht durch Replikation: Don hat (natürlich) absolut recht mit dem, was er sagt. Der Mittelpunkt ist nicht wirklich gut, um die Leistung zu erhöhen. Wenn Ihre Faktoren stetig sind, können Sie die Leistung auch erhöhen, indem Sie den Faktorbereich erweitern. Dies geht darauf zurück, dass JMP die zu replizierenden Punkte auswählen kann.
Replikation als Methode zur Berücksichtigung nicht konstanter Fehlervarianzen: Mittelpunkte tun dies nicht, da sie sich nur in der Mitte des Entwurfsraums befinden. Wie Don sagte, wenn dies die Situation ist, haben Sie größere Sorgen. Dies ist der eine Punkt, an dem JMP nicht so viel Hilfe bietet. Das Beste, was Sie tun können, ist, das gesamte Design zu replizieren. Sie können die Varianz auch als Antwort eingeben und Ihr Design dafür optimieren. JMP weiß jedoch nicht, dass für die Schätzung der Antwort eine Replikation erforderlich ist.
Betreff: Allgemeine DOE-Argumentation: Repliziert und zentriertDanke Don und Dan für deine Gedanken. Ich glaube, das ist eine großartige Zusammenfassung.
