DOE personalizado: problemas con factores continuos, se ejecuta solo en valor extremoTengo un experimento personalizado que estoy configurando.
Tengo 5 superficies distintas en las que estoy probando. A B C D E.
Agregué un segundo factor, "cargar" como continuo de 5 a 15
Agregué un tercer factor "tiempo de espera" como 5 a 30
Cuando ejecuto "Crear diseño", me sorprende ver múltiples ejecuciones de la misma combinación con todos los valores en el extremo del segundo y tercer factor. ¿Hay alguna razón por la que no me haga probar ninguna combinación intermedia?
Gracias de antemano.
Re: DOE personalizado: problemas con factores continuos, se ejecuta solo en valor extremoCaptura de pantalla de la adición de "poderes"..2do.
Re: DOE personalizado: problemas con factores continuos, se ejecuta solo en valor extremoComo sugiere Dan, puede agregar términos cuadráticos al modelo que desea estimar, o puede agregar 3 niveles numéricos discretos como en la imagen adjunta.
Re: DOE personalizado: problemas con factores continuos, se ejecuta solo en valor extremoSi desea probar los factores en más de 2 niveles, debe especificarlo cuando agregue N factores.
¿Quiere decir agregar manualmente un nivel adicional en el punto medio? Entonces, en lugar de 2 niveles, ¿debería elegir 3 niveles?
Re: DOE personalizado: problemas con factores continuos, se ejecuta solo en valor extremoUna forma ligeramente diferente de ver esto: JMP elegirá el diseño de acuerdo con el modelo que desea estimar. Si solo tiene efectos principales, solo necesita 2 niveles para estimar esas relaciones de línea recta. Si necesita curvatura (como términos cuadrados), obtendrá 3 niveles para los factores. Aquí es donde obtiene eficiencia: solo realice los niveles necesarios para estimar los modelos deseados.
Re: DOE personalizado: problemas con factores continuos, se ejecuta solo en valor extremoSi establece los 2 factores adicionales en 2 niveles (5, 15 y 5, 30), el experimento solo proporcionará combinaciones de tratamiento en esos 2 niveles. Si desea probar los factores en más de 2 niveles, debe especificarlo cuando agregue N factores.
La configuración del nivel depende mucho de dónde se encuentre en su estudio. Los diseños de 2 niveles son bastante típicos en las primeras investigaciones (a menudo llamados diseños de detección). Los niveles se eligen lo suficientemente separados para tener un amplio espacio de inferencia. Esencialmente, está aumentando la posibilidad de ver un efecto de factor, por supuesto, esto se hace para todos los factores para mitigar el sesgo. Los diseños de 2 niveles permitirán el desarrollo de modelos de primer orden, así como la capacidad de estimar interacciones, siempre que el diseño tenga suficiente resolución. A medida que su estudio se acerca al "óptimo", normalmente se utiliza algún tipo de RSM con más de 3 niveles para los factores, lo que permite estimar relaciones no lineales complejas.
