Specifica del fattore di blocco casuale nei classici progetti DOECiao a tutti,
Quando si genera un progetto DOE classico in JMP, qualsiasi fattore di blocco viene impostato automaticamente come fattore di blocco fisso. So che posso cambiarlo in effetto blocco casuale per utilizzare il metodo REML aggiungendo ad esso l'attributo "effetto casuale" nella piattaforma Fit Model. Tuttavia, noto che potrei anche cambiare il suo ruolo di progettazione in "Blocco casuale", non viene assegnato automaticamente l'attributo "effetto casuale" in Adatta modello. Quindi c'è qualche differenza tra "Blocco" e "Blocco casuale" come opzioni del ruolo di progettazione? L'unica cosa che ho notato è che il fattore di blocco viene mostrato nel Prediction Profiler quando è assegnato "Blocco casuale" ma non quando è "Blocco". Inoltre, la piattaforma Fit Definitive Screening funziona solo con il ruolo di progettazione "Blocco" ma non "Blocco casuale".
Grazie.
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOE@statman E @Mark_Bailey , grazie a entrambe le utili discussioni. Questi sono punti importanti da tenere a mente mentre pianifico i miei esperimenti.
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOEIl mio punto sulla restrizione contro gli effetti casuali riguarda l'uso dello speciale processo di adattamento che Brad ha creato per DSD. Naturalmente, puoi utilizzare qualsiasi metodo di analisi con il DSD.
Due blocchi forniranno pochissime informazioni sull'effetto casuale. La stima della varianza sarà scarsa. D'altra parte, la possibilità di assegnare qualsiasi variazione al blocco migliorerà la stima degli effetti fissi.
Hai precedenti esperienze con un effetto "giorno"?
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOEhxnduke,
Alcune parole di saggezza da uno dei miei mentori,
"Tutti i modelli sono sbagliati, alcuni sono utili" (GEP Scatola)."
"Due investigatori ugualmente competenti che si presentano con lo stesso problema inizierebbero tipicamente da punti di partenza diversi, procederebbero per percorsi diversi, e tuttavia potrebbero raggiungere la stessa risposta. Ciò che si cerca non è l'uniformità, ma la convergenza .” (Scatola, cacciatore e cacciatore, Statistiche per sperimentatori)
Sfortunatamente, non capisco la tua situazione in base alle spiegazioni che hai pubblicato. Avrei bisogno di capire a quali domande stai cercando di rispondere, quali sono le variabili di risposta che stai cercando di modellare, su quali fattori stai sperimentando, ecc. In generale, quando utilizzo i blocchi nella sperimentazione industriale, dedico molto impegno all'identificazione e alla comprensione del rumore (utilizzando il pensiero critico e le mappe dei processi). Lo scopo della sperimentazione è che l'esperimento sia rappresentativo delle condizioni su cui stiamo cercando di trarre conclusioni (spazio di inferenza). Ciò presenta un dilemma, più rappresentativo è l'esperimento, maggiore è il rumore nell'esperimento, più difficile è rilevare gli effetti dei fattori. Storicamente, le persone hanno scelto di mantenere costante il rumore per migliorare il precisione del progetto (parola di Box per rilevare gli effetti dei fattori). Sfortunatamente questo ha un effetto enormemente negativo sullo spazio di inferenza. Quindi la sfida per rendere l'esperimento più rappresentativo della realtà aumentando la precisione del design è un insieme di lavoro estremamente importante. Esistono numerose strategie per ottenere questo risultato: ripetizioni (consentono di stimare il rumore a breve termine come l'errore di misurazione), repliche (randomizzate e RCBD, BIB), grafici divisi, ecc. Se riesci a identificare il rumore a priori, hai metodi più efficienti ed efficaci a tua disposizione . Se non riesci a identificare il rumore, la tua unica scelta è quella di randomizzare quale sembra essere il tuo caso
Le esecuzioni del punto centrale possono essere molto efficienti e utili, ma i fattori devono essere quantitativi. Forniscono la capacità di valutare la curvatura generale sullo spazio del progetto (grado di libertà per assegnare l'effetto quadratico) e, se usati correttamente, uno sguardo alla stabilità sullo spazio del progetto. Se replichi i punti centrali, alcuni direbbero che hai una stima ragionevolmente buona di MSE (pensando che il punto centrale potrebbe essere le condizioni attuali, quindi hai una serie di dati alle condizioni attuali per testare gli effetti del fattore rispetto). Se esegui più punti centrali in modo casuale nello spazio di progettazione, potresti anche essere in grado di valutare la stabilità nello spazio di progettazione.
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOEGrazie per aver fornito l'aspetto storico e i tuoi pensieri su questo argomento. Qual è il tuo pensiero sulla nostra situazione specifica menzionata di seguito?
Giusto per chiarire, nei nostri studi pianificati, dobbiamo dividere le corse in 2 blocchi a causa del numero limitato di macchine. Stiamo pianificando di eseguire i 2 blocchi sullo stesso set di macchine ma in giorni separati, quindi il fattore di blocco qui sarebbe la variabilità quotidiana. Presumo che questo dovrebbe essere un effetto casuale, ma mi chiedo se valga la pena bloccarlo.
Inoltre, stiamo anche pianificando di includere almeno 1 esecuzione del punto centrale in ogni blocco, il che potrebbe aiutare a stimare la varianza da blocco a blocco.
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOENel post sul blog di Bradley Jones, ha affermato che il DSD non è appropriato per il design della trama divisa, ma non lo vedo davvero menzionare che gli effetti casuali in generale non possono essere realizzati.
In questo articolo da Jones e Nachtsheim, hanno fornito metodi per il blocco DSD con effetti casuali aggiungendo due esecuzioni del punto centrale nello stesso blocco per stimare la varianza residua e un'altra in un altro blocco per stimare la varianza casuale del blocco.
Giusto per chiarire, nei nostri studi pianificati, dobbiamo dividere le corse in 2 blocchi a causa del numero limitato di macchine. Stiamo pianificando di eseguire i 2 blocchi sullo stesso set di macchine ma in giorni separati, quindi il fattore di blocco qui sarebbe la variabilità quotidiana. Presumo che questo dovrebbe essere un effetto casuale, ma mi chiedo se valga la pena bloccarlo.
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOEOffrirò una prospettiva diversa per quanto riguarda i blocchi, gli effetti di blocco e le interazioni blocco per fattore. Il concetto di blocco (replica) risale a Sir Ronald Fisher. L'idea di un blocco è di minimizzare il rumore all'interno del blocco (mantieni costante) e massimizzare il rumore tra i blocchi (seleziona i blocchi intenzionalmente per assicurarti che il rumore che è stato mantenuto costante all'interno del blocco, cambi tra i blocchi). In questo modo si aumenta la precisione del rilevamento degli effetti dei fattori (ad esempio, si riduce l'MSE) e contemporaneamente si aumenta lo spazio di inferenza (lo studio viene replicato su rumore variabile). Quando si trattano i blocchi come un effetto fisso, è possibile assegnare l'effetto del rumore e, soprattutto, determinare se gli effetti dei fattori sperimentali si ripetono al variare del rumore. Quest'ultimo viene stimato dalle interazioni blocco per fattore. Nella sperimentazione industriale e nella progettazione del prodotto, robusto significa l'assenza di interazioni rumore per fattore (l'effetto dei fattori/interazioni è lo stesso rispetto al rumore variabile). In caso contrario, incontrerai problemi nel tempo. Utilizzando l'esempio dei materiali in entrata da lotto a lotto; Se c'è un effetto (fattore o interazione) che dipende da molto materiale in arrivo, si desidera identificarlo all'inizio della progettazione in modo da poter progettare il prodotto in modo robusto rispetto al materiale in arrivo. Se confondi la materia prima con il blocco e tratti il blocco come un effetto fisso, puoi stimare l'effetto delle variabili nel blocco E interazioni blocco per fattore. Sfortunatamente, la maggior parte dei programmi software confonde le interazioni blocco per fattore con il termine di errore. Dovrai specificare quegli effetti manualmente (scrivi il tuo modello). Citerò il Dr. Box "Blocca ciò che puoi, randomizza ciò che non puoi". La mia interpretazione di questa citazione è che se riesci a identificare il rumore è meglio "bloccarlo". Ovviamente, se non riesci a identificare il rumore, randomizzi. Ho avuto diverse discussioni con Brad Jones su questo argomento...
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOECi sono molti casi per i quali il DSD non è appropriato. Uno di questi casi è quando si hanno effetti casuali sul blocco o sulla randomizzazione a trama divisa.
Vedi il post sul blog di Bradley Jones su questo problema.
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOEDato che hai detto che il blocco fisso consuma più DOF del blocco casuale, significherebbe che cambiare l'attributo del fattore di blocco in "effetto casuale" nella tabella di dati esistente generata tramite DOE classico aumenterebbe la potenza delle stime dei parametri se ci sono più livelli del fattore di blocco ?
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOENon è proprio qualcosa di specifico per DOE ottimali, quindi puoi analizzare totalmente un design classico bloccato con blocchi casuali anche se per impostazione predefinita è fisso. Non c'è davvero alcun aspetto negativo lì. Detto questo, se stai facendo un DSD, ti consiglio vivamente di utilizzare Fit Definitive Screening per l'analisi, dove non penso che sarai in grado di costringerlo a trattare Block come casuale.Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOEGrazie per aver chiarito la differenza tra i due effetti di blocco. Concordo sul fatto che l'effetto di blocco casuale abbia più senso nella maggior parte degli scenari, almeno quelli rilevanti per i miei studi.
Quello che mi incuriosisce è come assegnare il fattore di blocco come "blocco casuale" quando si genera un classico progetto DOE o DSD. Nella piattaforma DOE personalizzata, puoi specificarlo abbastanza facilmente. Tuttavia, nel classico DOE/DSD, il fattore di blocco è predefinito come effetto fisso e puoi modificarne l'attributo solo dopo che la tabella di progettazione è stata generata (almeno per quanto ne so).
Ha senso utilizzare l'effetto blocco casuale e il metodo REML per il classico design DOE o è qualcosa di specifico del design personalizzato?
Ri: Specificare il fattore di blocco casuale nei classici progetti DOEI blocchi fissi e i blocchi casuali vengono trattati in modo diverso nell'ottimizzazione del progetto e dovresti utilizzare il tipo di blocco che corrisponde a come adatterai il tuo modello. Consumano i gradi di libertà in modo diverso, quindi ci sarà un impatto sul modo in cui i punti vengono assegnati nel tuo spazio di progettazione a seconda del tipo di blocchi selezionati.Notare la differenza nelle dimensioni di progetto minime e consigliate tra i 2 approcci.I blocchi fissi generalmente richiedono più corse.
Ci sono alcuni motivi per cui potresti considerare un blocco come fisso, ma trovo che i blocchi casuali abbiano più senso nella maggior parte dei contesti che ho visto, in particolare se il tuo obiettivo è tenere conto della variazione causata dai blocchi e non è necessario fare alcuna deduzione sugli effetti.Ad esempio, se includo più lotti di materie prime nel mio progetto, non mi interessa che il lotto A aumenti la risposta media di 1,5 e il lotto B di -0,6 perché una volta consumati i lotti A e B, sono andati per sempre e noi non avrò mai un altro Lotto A o Lotto B.Voglio solo che i lotti che utilizzo nel design siano rappresentativi della variazione tipica dei lotti di materie prime che incontrerò in futuro.
