¿Qué orden de ejecución tengo que elegir para mi DoE?Hola,
Quiero realizar un DoE para optimizar un método de extracción. Mi plan es comenzar con una selección de los factores principales utilizando Plackett Burman seguido de un diseño compuesto central para crear una superficie de respuesta. Antes de hacer un tubo de diseño, debo elegir un orden de ejecución (ordenar de izquierda a derecha, ordenar de derecha a izquierda, aleatorizar...) y no sé qué orden de ejecución debo elegir para cada uno de mis diseños y ¿por qué?
gracias de antemano
Diseño de experimentosRe: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Estimado señor,
Siguiendo tu respuesta, ¿cómo puedo hacer un experimento secuencial ya que tengo 9 factores que es demasiado? ¿No es mejor comenzar con una detección del efecto principal (PB) y luego una experimentación secuencial utilizando CCD?
muchas graciasRe: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Estimado señor,
Siguiendo tu respuesta, ¿cómo puedo hacer un experimento secuencial ya que tengo 9 factores que es demasiado? ¿No es mejor comenzar con una detección del efecto principal (PB) que una experimentación secuencial utilizando CCD?
muchas graciasRe: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Gracias por toda la información.
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Los tutoriales son buenos para comprender por qué utilizar experimentos multifactoriales y estoy de acuerdo en que serían un buen lugar para comenzar. Desafortunadamente, les falta una discusión exhaustiva sobre cómo manejar el ruido. La cuestión de la aleatorización requiere una comprensión completa de las opciones disponibles. Estos son difíciles de documentar (o incluir en un tutorial), ya que a menudo dependen de la situación.
En cuanto al "camino" de la experimentación secuencial, es imposible saber lo que aprenderá del primer experimento o de saber cuál será el segundo experimento. El hecho de que encuentre 2, 3 o 4 o ningún factor significativo en el primer experimento de detección depende de:
1. Contar con un sistema de medición con discriminación adecuada,
2. Establecer niveles de factores audaces, pero lo suficientemente razonables como para exponer el efecto de los factores.
3. La "verdad" (lo que estamos tratando de descubrir) esos factores realmente importan,
4. Si el ruido es realmente representativo del ruido futuro en el proceso de extracción.
La "prueba" de significancia de los factores generalmente se realiza contra todos los "otros" factores que cambian durante el experimento (incluido el ruido) o, como se sugiere a menudo, contra el ruido estimado mediante réplicas aleatorias. Si los "otros" factores tienen un efecto mayor, concluirá que el factor de interés es insignificante y probablemente lo abandonará (o al menos no continuará estudiándolo). Si minimiza el ruido en un experimento (por ejemplo, mantiene el ruido constante o realiza el experimento durante un período de tiempo en el que el ruido no cambia), podría concluir fácilmente que un factor es significativo, para luego aprender que su efecto depende del ruido.
El propósito del primer experimento, en un enfoque secuencial, es encontrar los factores que son digno de mayor investigación . Todos los factores con los que esté experimentando deben estar respaldados por hipótesis científicas. Debe considerar y predecir TODOS los resultados posibles. Si un factor no es significativo, ¿cuáles son esas ramificaciones?Si un factor es significativo, ¿cómo será el próximo conjunto de trabajos? ¿Considerará efectos no lineales, cómo ese factor interactúa con otros factores, otros efectos de orden superior, etc.? Un segundo experimento es sólo una opción (por ejemplo, podría considerar la posibilidad de realizar un muestreo, ya que el experimento no proporcionará mucha información sobre la coherencia). Y si el segundo experimento es un diseño compuesto central o algún otro diseño sólo puede ser predicho en este punto. no lo harás saber qué hacer hasta que haya analizado el primer experimento y haya pensado en las implicaciones científicas de ese conocimiento. "No existe el pudín instantáneo", Deming.
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?muchas gracias
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Dejaré que otros te den consejos específicos sobre tu experimento, pero te animo a que eches un vistazo a dos buenos tutoriales sobre DOE. No le llevarán mucho tiempo y le brindarán buenos conocimientos sobre la teoría y la práctica del diseño de experimentos.
El primero es el Módulo de Diseño de Experimentos de Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales . Aquí hay una descripción general del módulo:
<p> </p> <p> </p>
El segundo es el Kit introductorio del JMP DOE . Esto le brindará una buena descripción general del proceso de diseño, realización y análisis de su experimento en JMP.
Ambos son recursos realmente buenos para ayudarle a comenzar.
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Gracias por su respuesta. Esta es mi primera experiencia con el DoE, por lo que necesitaré más detalles.
Como dije, quiero optimizar un método de extracción y, según algunos artículos publicados, comienzan con un diseño de detección utilizando Plackett Burman (da buenos resultados incluso si estudia solo los efectos medios) y después de la detección utilizan un diseño compuesto central. . En mi campo esta es la estrategia más utilizada, un cribado seguido de un diseño de superficie de respuesta. Y aquí hay más detalles sobre lo que quiero hacer.
- La técnica de extracción es extracción líquida a presión.
- Tengo 8 para cribado y de ellos planeo elegir 3 para un diseño de superficie de respuesta.
- Tengo 2 respuestas para maximizar
- No hay restricciones a la aleatorización, puedo aleatorizar mi orden de prueba si es necesario
gracias
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Gracias por su respuesta. Esta es mi primera experiencia con el DoE, por lo que necesitaré más detalles.
Como dije, quiero optimizar un método de extracción y, según algunos artículos publicados, comienzan con un diseño de detección utilizando Plackett Burman (da buenos resultados incluso si estudia solo los efectos medios) y después de la detección utilizan un diseño compuesto central. . En mi campo esta es la estrategia más utilizada, un cribado seguido de un diseño de superficie de respuesta. Y aquí hay más detalles sobre lo que quiero hacer.
- La técnica de extracción es extracción líquida a presión.
- Tengo 8 para cribado y de ellos planeo elegir 3 para un diseño de superficie de respuesta.
- Tengo 2 respuestas para maximizar
- No hay restricciones a la aleatorización, puedo aleatorizar mi orden de prueba si es necesario
gracias
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Lo siento, eso fue res. III no res. II. Aquí hay algunos criterios para la selección del diseño:
Restricciones: Tiempo, dinero, capacidad de medición, etc. ¿Cuantos tratamientos se pueden hacer?
¿Cuántos factores se van a manipular (el número de hipótesis a comparar)? ¿Los factores son continuos o categóricos?
¿Cómo se gestionará o dividirá el ruido?
¿Algunos factores son más difíciles de cambiar que otros? ¿Existen otras restricciones a la aleatorización?
¿Se sospechan/predicen efectos de orden superior (p. ej., interacciones, curvatura)?
o ¿Cuál es la resolución deseada? (¿Qué efectos desea estimar/separar?)
o ¿Qué polinomio de orden es necesario?
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Bienvenido a la comunidad JMP.
Si bien estoy de acuerdo con Mark en que se debe considerar la experimentación secuencial, no elegiría Plackett Burman o DSD. Yo elegiría un factorial fraccionario para que pueda conocer fácilmente el alias (y no hay alias parcial).
Algunas preguntas/comentarios:
1. ¿Cuántos factores está considerando para la detección?
2. Asegúrese de elegir el nivel de negrita para aumentar la probabilidad de que los factores demuestren sus efectos.
3. Haga una lista de los efectos previstos (efectos principales e interacciones de 2 factores). Prioriza esta lista. Si tiene interacciones de 2 factores en lo alto de la lista, considere diseños de mayor resolución; si están en la parte inferior, Res. II es adecuado.
4. La parte más desafiante de la experimentación no es la matriz de factores, sino la estrategia que se utiliza para manejar el ruido. Si no puedes identificar el ruido está en el proceso de extracción, entonces usted aleatorizar para evitar que el ruido se confunda con los efectos de los factores (y potencialmente para obtener una estimación imparcial del ruido).Si eres capaz de identificar las variables de ruido están en el proceso de extracción (usando herramientas como un mapa de procesos), entonces tus opciones son mejores r (RCBD, BIB, repeticiones, gráficos divididos, covariables, etc.) Para citar GEP Caja:
"Bloquea lo que puedas, aleatoriza lo que no puedas"
Re: ¿Qué orden de ejecución debo elegir para mi DoE?Me gustan los diseños de Plackett-Burnham, pero creo que en este caso es posible que desees utilizar una alternativa. La experimentación secuencial utilizando diseños clásicos generalmente favorece el Diseño Compuesto Central (Box-Wilson) porque puede ejecutar la parte de cribado de dos niveles con algunos puntos centrales y determinar si el resto de las ejecuciones son útiles.
Creo que deberías considerar un diseño de detección definitivo en este caso.
Y debes aleatorizar el orden de ejecución Y restablecer todos los niveles de factor antes de cada ejecución. Si no puede (o no quiere), utilice un diseño personalizado y defina qué factores son difíciles de cambiar.
