Diseño de experimentos FCD anidadosOye,
Quiero hacer un diseño CCD anidado centrado en la cara (como el que se muestra en el enlace debajo de las páginas 20-22). Intenté usar un diseño personalizado con una variable discreta de 5 niveles, pero el diseño generado no cubre el espacio de diseño como en el ejemplo. También usé un diseño normal de 2 niveles y luego traté de aumentarlo, pero no pude encontrar la forma correcta de hacerlo. ¿Qué tengo que hacer?
Tengo 2 variables de respuesta y 4 variables de diseño. El diseño regular, con puntos factoriales, puntos centrales y puntos axiales, no es suficiente para describir la no linealidad, por lo que quiero un nivel adicional de complejidad en alguna variable para que tengan más nivel. Esto significa que en lugar de una variable que tenga niveles de (-1,0,1) quiero que tenga niveles de (-1, -0.5,0,0.5,1). Además, por supuesto, no puedo hacer un diseño factorial completo porque en 5 niveles requerirá 625 ejecuciones y esto no es factible en mi caso.
enlace al FCD anidado: http://diginole.lib.fsu.edu/islandora/object/fsu:175634/datastream/PDF/view
Gracias por tu ayuda,
Diaa
Re: Diseño de Experimentos Anidados FCDEstoy un poco confundido por su (s) pregunta (s) y el título de su publicación. No está describiendo un diseño anidado (p. Ej., Donde uno o más factores dependen de otros en el experimento o los niveles de un factor dependen de los niveles de otro (jerárquico). Los diseños centrados en la cara son diseños de 3 niveles, TMK, y se usan cuando las combinaciones de tratamiento en las esquinas no son posibles. Tampoco requieren puntos centrales, pero se pueden agregar por otros motivos. Lo probé y adjunté un archivo JMP.
Re: Diseño de Experimentos Anidados FCDGracias por su respuesta. Tienes razón, no quise decir anidado como en el significado común de jerárquico. Landman (un aerodinámico) trató de usar CCD para describir el cambio en el ascensor con diferentes variables (digamos 3 variables). Tenía un calendario de carreras de (2 ^ 3 puntos factoriales + 2 * 3 puntos axiales + más 2 puntos centrales). Su experimento demostró que la elevación es altamente no lineal con una variable número 1, por lo que decidió agregar más puntos. ahora la variable 1 tiene 5 niveles en lugar del 2 inicial. ¿Cómo puedo hacer algo así en jmp? ¿Y cómo puedo controlar los niveles en lugar de jmp simplemente asumiendo puntos medios?
Gracias por tu archivo jmp. El número de corridas es muy pequeño y no cubre el espacio de diseño. sé que puedo aumentarlo en la sección del número de carreras especificado por el usuario, pero ¿sabe cómo puedo visualizarlo (un diagrama de cubo o algo similar) y agregar puntos donde quiera?
Gracias por su tiempo y perdón por la confusión. También agradecería que tenga una referencia que pueda ayudarme a comprender las diferencias entre los diferentes diseños del DOE y las ventajas y desventajas correspondientes de cada uno. Gracias de nuevo.
la referencia que nombró esa técnica FCD anidada está en el enlace en la publicación principal.Re: Diseño de Experimentos Anidados FCDTu dijiste, " Gracias por tu archivo jmp. El número de corridas es muy pequeño y no cubre el espacio de diseño. sé que puedo aumentarlo en la sección del número de carreras especificado por el usuario, pero ¿sabe cómo puedo visualizarlo (un diagrama de cubo o algo similar) y agregar puntos donde quiera? "
¿Cómo sabrías cuando cubre el espacio de diseño? ¿Cómo conocerías un buen lugar para observar cuando lo veas?
El diseño óptimo (es decir, el mejor conjunto de condiciones a observar) depende del modelo. Dices que esperas que la respuesta sea no lineal. Si esa afirmación es cierta, dudo que pueda identificar la mejor combinación de niveles de factores. (Tengo la misma duda sobre todos, incluido yo mismo). Por ejemplo, tome el caso simple de un único factor continuo. La no linealidad de la respuesta requiere un modelo polinomial cúbico. Ese modelo requiere cuatro niveles del factor. La mayoría de las personas los distribuiría de manera uniforme en el rango de factores: -1, -1/3, +1/3, +1. Esos niveles se pueden usar para ajustarse al modelo polinómico cúbico, pero no son los niveles óptimos. ¿Exactamente dónde están esos niveles óptimos?
Le recomiendo que utilice un método creado para encontrar los niveles óptimos exactos para un modelo lineal de cualquier orden: diseño personalizado. En este caso, podría considerar funciones polinómicas de orden superior como modelos lineales si cree que la no linealidad es tan compleja. (La complejidad de la respuesta dicta la complejidad del modelo del mismo). Mi punto es que no debe elegir los puntos, debe elegir el modelo y dejar que JMP encuentre los puntos.
Si está equivocado, siempre puede aumentar el diseño inicial con un diseño personalizado y continuar. Repita según sea necesario.
También puede usar un diseño de Relleno espacial como se usa con simulaciones por computadora en ausencia de un componente estocástico en la respuesta. Una buena opción para un modelo es el interpolador de proceso gaussiano. La respuesta también puede incluir varianza aleatoria. Los modelos GP pueden usarse para predecir la respuesta localmente y obtener niveles óptimos de factores. Puede comenzar con un diseño modesto y aumentar el diseño de relleno de espacio si siente que la no linealidad no está totalmente representada.
No usaría una herramienta de visualización para encontrar los mejores puntos de observación. Usaría una herramienta de diseño de experimentos. Usaría una herramienta de visualización para comprender el modelo.
Re: Diseño de Experimentos Anidados FCDLe pregunté a Bradley Jones sobre su solicitud. Aquí está su sugerencia. Él podría tener más para agregar más tarde.
- Haz un diseño de Box-Behnken en los niveles -0.5, 0 y 0.5 mientras omites las carreras del centro. Esto requiere 24 carreras.
- Ahora haga un CCD centrado en la cara en los niveles -1, 0 y 1 manteniendo las dos carreras centrales. Esto requiere 26 carreras.
- Combina los dos diseños para un diseño de 50 carreras donde cada factor tiene 5 niveles.
Creo que este diseño tiene la estructura que el usuario quiere.
Re: Diseño de Experimentos Anidados FCDMuchas gracias por tu ayuda. Realmente aprecio que te hayas tomado el tiempo para explicarlo. Probé la idea de Bradley y me funciona. Adjunto un ejemplo con una respuesta aleatoria para cualquier persona que tenga una pregunta similar en el futuro. Gracias de nuevo.
Re: Diseño de Experimentos Anidados FCDMe alegra que tengas un diseño a tu gusto. No puedo imaginar ejecutar eso ni la complejidad potencial del modelo que crearía. Prefiero un enfoque más secuencial (como recomienda Box) y potencialmente agrego las partes de los diseños secuenciales para estimar los términos del modelo no lineal. ¿No parece práctico crear tanta información sobre 4 factores sin tener en cuenta ningún ruido (dado que mencionó la elevación, las condiciones ambientales seguramente tienen un efecto, la consistencia de los factores de diseño dimensionalmente, etc.)? Además, si la superficie que está mapeando está "centrada" (supongo que ya sabe que estos factores son los factores de diseño más importantes y que ya tiene una idea de "dónde", en términos de configuración de nivel, el experimento debe llevarse a cabo. No necesito tanta información en la periferia.
La mejor de las suertes en tu viaje.
