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Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales
En este video, aprenderá a crear 2 kr Diseños factoriales fraccionados en JMP. Crearemos un diseño fraccionario para estudiar cinco factores continuos de 2 niveles.
Para crear un diseño factorial fraccionado, seleccionamos DOE, luego Classical y luego Screening Design.
Usaremos Y como el nombre de la respuesta, con Maximizar como el objetivo de la respuesta.
Puede agregar factores continuos, numéricos discretos o categóricos. Agregaremos cinco factores continuos de 2 niveles. Para hacer esto, ingresamos 5 en el campo Add N Factors y hacemos clic en Continuous.
Se han agregado los factores X1 a X5, con valores codificados -1 y 1. Usaremos estos valores predeterminados para este video.
Para ver los tipos de diseño disponibles, hacemos clic en el botón Continuar.
Puede elegir de una lista de diseños factoriales fraccionados o puede construir un diseño de selección de efectos principales.
La opción de detección de efectos principales es útil cuando desea crear un diseño para detectar efectos principales importantes, con una pequeña cantidad de ejecuciones experimentales.
Seleccionaremos un diseño de la lista de diseños factoriales fraccionados disponibles.
Cuando hacemos clic en Continuar, vemos la lista de diseños disponibles para cinco factores de 2 niveles.
Los diseños con bloque se utilizan para crear diseños en los que el experimento se ejecuta en bloques. Nos centraremos en los diseños sin bloques para este video.
Si desea ejecutar todos los tratamientos posibles, seleccione el 32-ejecutar 2 5 experimento factorial completo. La columna de resolución le indica los efectos que puede estimar con este diseño. Con diseños factoriales completos, puede estimar todos los efectos principales y todas las posibles interacciones.
Si desea ejecutar una fracción de ½ de este diseño, seleccionaría el diseño factorial fraccionado de 16 ejecuciones. este es un 2 5-1 Diseño de resolución 5. Con este diseño, puede estimar todos los efectos principales y las interacciones bidireccionales.
Si desea ejecutar una fracción de ¼ de este diseño, seleccionaría el diseño factorial fraccionado de 8 ejecuciones. este es un 2 5-2 Diseño de resolución 3. Con un diseño de resolución 3, solo puede estimar los efectos principales. Los efectos principales tienen alias con interacciones de 2 vías, y las interacciones de 2 vías tienen alias con otras interacciones de 2 vías.
Un diseño adicional, que requiere 12 corridas, es un diseño de Plackett-Burman. Este también es un diseño de resolución 3, pero tiene cuatro ejecuciones más que el 2 5-2 diseño.
Generaremos el 8-run 2 5-2 diseño. Para ello, seleccionamos el diseño y pulsamos Continuar.
Cuando abre el esquema Aliasing of Effects, puede ver qué efectos tienen alias con otros efectos hasta interacciones bidireccionales. Cuando analiza sus resultados experimentales, puede estimar solo los términos en la columna de efectos.
Por defecto, el diseño se genera en orden aleatorio.
Puede agregar puntos centrales a este diseño o puede replicar el diseño completo una o más veces.
Usaremos la configuración predeterminada y haremos clic en Crear tabla.
Esto produce la tabla de diseño, con varios scripts guardados.
No hemos realizado el experimento, pero echemos un vistazo al modelo que podemos ajustar. Para hacer esto, ejecutamos el script Model.
con este 2 5-2 diseño factorial fraccionado, podemos estimar cinco efectos principales y dos de las interacciones de 2 vías. Si necesita estimar todas las interacciones bidireccionales, deberá generar un diseño de detección más grande.
