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Verifica/convalida del modello

Carissimi,

 

Ho generato un modello da 20 dati generati con un DoE.

 

Eseguo anche in parallelo 20 corse progettate con un LHS sullo stesso spazio di progettazione.

 

Vorrei confrontare le risposte osservate ottenute con l'LHS con le risposte previste ottenute con il DoE.

 

Che tipo di procedura suggeriresti per validare/verificare il modello DoE iniziale?

 

Ho usato il test di equivalenza ma sembra un test rigoroso (voglio dire, un modello sembra essere altamente performante per superare un test del genere).

 

Si prega di notare che non ho JMP Pro,

Grazie molto,

Ugo

@martindemel

Re: Verifica/convalida del modelloMolte grazie per il suggerimento. In realtà, ci sono differenze (ma tutte differenze piuttosto piccole).Re: Verifica/convalida del modelloLHS sta per Latin Hypercube Sampling ed è un progetto che riempie lo spazio. Ho usato gli stessi fattori del DoE per progettare questo progetto LHS. Grazie per i suggerimenti.Re: Verifica/convalida del modello

Curiosità: qual è la differenza, se c'è, tra i modelli ottenuti dai due DOE per gli stessi fattori?

Re: Verifica/convalida del modello

È possibile utilizzare un test t a coppie abbinate per una differenza significativa tra la risposta prevista e la risposta osservata. Vale a dire, utilizzare il modello originale per prevedere la risposta per ogni corsa nel design latino hyper-square. La tua tabella di dati utilizzerà due colonne di dati per questa analisi. Inseriscili come previsto e osservato nel ruolo Y per il lancio di coppie abbinate.

Re: Verifica/convalida del modello

Non mi è chiaro cosa sia un "LHS" ... ma inizierei in modo semplice rispetto al confronto dei risultati. Presumo che un "LHS" sia una sorta di indagine empirica della stessa combinazione di trattamento per la combinazione di trattamento corrispondente alle combinazioni di trattamento utilizzate per fare le previsioni attraverso lo spazio di progettazione del DOE originale? Se è così, inizierei in modo semplice. Forse solo un istogramma della differenza tra i valori previsti e i valori "LHS". Quindi forse un grafico a dispersione (Generatore di grafici o Adatta Y per X) dei valori previsti rispetto a LHS, con i valori previsti su un asse, l'LHS sull'altro.