Definitives Screening Design (DSD) oder Fractional Factorial<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo zusammen,
Ich dachte, ich würde mich an die SE-Community wenden, um eine Antwort auf die folgende Frage meines Kunden zu erhalten:
Kannst du bieten Gibt es für mich einen Einblick in Situationen, in denen ein fraktionierter faktorieller Versuchsplan einem DSD vorzuziehen wäre?
Danke,
--Maria
Betreff: Definitives Screening-Design (DSD) oder fraktioniertes faktorielles DesignZu 1., Ich sollte erwähnen, dass abdeckende Arrays nicht für die Verwendung eines linearen Modells gedacht sind, sondern für eine deterministische (normalerweise binomiale) Antwort. Dies gilt insbesondere, da sie selbst im Hinblick auf ein Haupteffektmodell typischerweise übersättigt sind. Allerdings verfügen sie über vielversprechende Projektionseigenschaften, die als übersättigtes Design nützlich sein könnten.
Und ich habe das Gleiche bei Ihren Punkten in 2 gesehen. Diejenigen, die sich an reguläre fraktionierte faktorielle Designs gewöhnt haben, werden möglicherweise durch das teilweise Aliasing in den Zwei-Faktor-Wechselwirkungen eines DSD abgeschreckt und möchten lieber die vollständige Verwirrung in einem Design mit Auflösung IV haben, das sie später zu trennen versuchen. Selbst wenn Sie sich nicht für die quadratischen Terme interessieren würden (oder zweistufige kategoriale Faktoren hätten), würde ich mich wahrscheinlich immer noch für ein Alias-Optimum-Design entscheiden, aber meiner Meinung nach bin ich etwas voreingenommen 
Wenn Sie, wie oben erwähnt, über die nötigen Ressourcen für die Ausführung des Entwurfs verfügten, könnten Sie sicherlich einen V-Auflösungsentwurf bevorzugen, wenn Sie alle Wechselwirkungen abschätzen möchten, oder einen RSM-Entwurf, wenn Sie alle diese Effekte wünschen.
Prost,
Ryan
Betreff: Definitives Screening-Design (DSD) oder fraktioniertes faktorielles DesignOK...ich habe über Marys Frage geschlafen und mir sind ein paar andere Gedanken eingefallen:
1. Wie wäre es mit einer Situation, in der ein abdeckendes Array ein geeigneter Designansatz sein könnte? Ist ein abdeckendes Array nicht eine Art fraktioniertes Design, bei dem wir absichtlich Behandlungskombinationen auswählen, um spezifische Effekte abzuschätzen ... und nicht alle möglichen Effekte? Ich denke, ich würde JEDES Design, das keine unabhängige Schätzung aller möglichen Effekte zulässt, als eine Form eines „fraktionierten faktoriellen Designs“ bezeichnen?
2. Dann gibt es noch die Taguchi 3**(kp)-Leveldesign-Liebhaber. Bevor alle denken, dass ich hier den Verstand verloren habe, lesen Sie bitte weiter. Diese Leute bestehen darauf, ihre Entwürfe in sein L-Konstrukt (Anzahl der Läufe) zu zwingen. In diesem Szenario wird die Designauswahl eher von persönlichen Vorlieben und Vorurteilen der an der Planung des Experiments beteiligten Personen als von statistischer/Modellierungseffizienz, Aussagekraft, Schätzbarkeit usw. beeinflusst. Während meiner Karriere musste ich mir oft mit einer Person auf die Zunge beißen, die relativ versiert war Ich bin neu bei DOE und es war ein großer Durchbruch, sie dazu zu bringen, JEDES geplante Experiment durchzuführen (auch wenn es andere, effizientere Optionen gäbe). Manchmal mussten wir also mitmachen, um miteinander auszukommen, und gingen diesen Weg, und ich hoffe, dass wir ihnen für die zukünftige Arbeit die Augen für andere, effizientere Designfamilien und -pfade öffnen können.
Betreff: Definitives Screening-Design (DSD) oder fraktioniertes faktorielles DesignMaria,
Die Frage bezieht sich speziell auf den Vergleich von Bruchfaktoren mit DSDs
Ein Szenario würde darin bestehen, eine kleine Anzahl von Faktoren (<6) zu untersuchen (obwohl ich jeden Experimentator herausfordern würde, mehr Faktoren zu berücksichtigen).
Ein zweites Szenario könnte darin bestehen, dass der Effekt der Sparsität nicht zu seinen Gunsten ausfällt und ein RES V weniger schwierig zu analysieren wäre.
Allerdings überwiegt der zusätzliche Vorteil, ein Gefühl für die aktiven Polynomeffekte zu bekommen, die Modellierungsherausforderungen bei weitem denn Erweiterung und Verifizierung sind deine Freunde.
Außerhalb des Bereichs fraktionalfaktorieller Vergleiche, die sich mit mehrstufigen kategorialen Split-Plot-Szenarien und Einschränkungen befassen, ist Custom DOE der Flexibilitäts-Champion.
Betreff: Definitives Screening-Design (DSD) oder fraktioniertes faktorielles DesignIch glaube, ich habe irgendwo ein Video von Stu Hunter gesehen, in dem die Interviewerin (ich glaube unsere eigene Anne Milley?) Stu Hunter fragte, was er von DSDs halte. Ich denke, Stus Antwort war ungefähr so: „Ich denke, sie machen die 2**(kp) RES III- und IV-Designs im Wesentlichen überflüssig.“ Ziemlich großes Lob für DSDs im Vergleich zu den handelsüblichen historischen Screening-Designs.
Ich schätze, ich könnte für einige RES V-Designs argumentieren, dass ich ein Reaktionsoberflächenmodell wollte (daher muss ich, sagen wir, einen CCD ausführen, der an meinen RES V 2**(kp) angeschlossen ist, oder wie wir es früher nannten Frankensteen-Design?) und ich schlage das Design mit der Stichprobengröße zu Tode, um die Leistung zu steigern ... aber das führt in das Land der unbegrenzten Budgets. Ehrlich gesagt, für das klassische echte SCREENING-Problem der Schlüsselfaktoren, bei dem die Wirtschaftlichkeit der experimentellen Durchführung im Vordergrund steht, fällt es mir schwer, 2**(kp) RES III- oder IV-Designs durchzuführen ... Es fällt mir schwer, darauf zu kommen ein Grund, einen dieser „fraktionierten faktoriellen Versuchspläne“ im Vergleich zu einem DSD durchzuführen. Ich stimme Stu Hunter zu: Ich wünschte, DSDs wären während meiner Zeit bei Kodak erfunden worden. Ich hätte nie zurückgeschaut, vermute ich ...
