Agregar niveles a un diseño aumentadoHola, I quisiera adoptar un diseño existente. El diseño actual tiene cuatro factores con dos niveles. Ahora I le gustaría agregar al menos uno o dos niveles a dos factores.
¿Es posible usar el diseño de aumento o hay otra forma? Hasta ahora I no encontró respuesta para adoptar el diseño.
Mejor Saludos, André !
GAMARe: Agregar niveles a un diseño aumentado"Para los factores utilicé el valor máximo y mínimo. Ahora me gustaría agregar algunos factores entre. Así que quiero cuantificar términos cuadráticos y cúbicos en el modelo".
Supongo que te refieres a niveles? ¿Realmente desea ajustar un modelo cuadrático o cúbico o está buscando el mejor nivel dentro de los extremos del primer experimento? Si los factores fueron significativos en los extremos, esto implica que existe una relación lineal. Ciertamente puede agregar niveles dentro del espacio. Reflexiones sobre su secuencia de experimentos:
Usaste un factorial fraccional de 2 niveles (no proporcionaste la resolución de este diseño) y encontraste 2 factores que son los más interesantes. Ciertamente hay algunos alias, pero asumiré que los resultados "tienen sentido" o son similares a los resultados previstos. Pero, ¿no anticipaste relaciones no lineales? ¿Ahora hazlo tú? ¿Por qué? Si hubiera anticipado relaciones no lineales, agregar puntos centrales al diseño habría sido útil y aún puede ser una prueba interesante. No recuerdo que hayas discutido ninguna estrategia para manejar el ruido. Agregar puntos al conjunto de datos existente confundiría el efecto de bloque con los tratamientos adicionales.
Acerca de:
"¿Qué pasa si, asumo que los cuatro factores (con dos niveles) parecen ser importantes (interacción) después de la evaluación del diseño de fracciones. ¿Cuál sería el mejor enfoque para cuantificar los términos cuadráticos y de cachorros?No es posible establecer los niveles en ningún valor. Hay una lista con valores posibles".
No estoy seguro de entender. Si los 4 factores se consideraron importantes, ¿esto no significa que las interacciones lo sean? Pero ciertamente puede restringir el espacio de diseño utilizando la plataforma de diseño personalizado de JMP. Su estrategia de usar un factorial fraccional para crear un gran espacio de diseño y luego iterar para comprender relaciones más complejas dentro de este espacio es sólida.
Nuevamente, no estoy seguro de que realmente desee los términos no lineales (especialmente cúbicos) o simplemente desea encontrar niveles óptimos.
Re: Agregar niveles a un diseño aumentadoHola Steatman
lo siento, me refiero a adaptarse.
En cuanto a sus preguntas:
tengo algunas preguntas/comentarios :
1. ¿Qué fue el diseño de 4 factores?¿Un factorial completo o una fracción?
diseño de fracciones
2. ¿Los factores son continuos o categóricos?
Los factores son continuos.
3. Suponiendo que analizó el primer experimento, parece que aprendió que 2 de esos factores eran "más interesantes" y que el resto de los términos eran insignificantes (¿Entonces ninguna interacción fue significativa)?
Sí, 2 factores son "más interesantes"
4. Para los 2 factores que fueron "más interesantes", desea experimentar en niveles diferentes al primero
Para los 2 factores que fueron "más interesantes", desea experimentar en niveles diferentes del primer experimento. ¿Quiere mover el espacio del experimento o quiere cuantificar términos cuadráticos y cúbicos en el modelo?
Para los factores utilicé el max. y mín. valor. Ahora me gustaría añadir algunos factores intermedios. Entonces quiero cuantificar términos cuadráticos y cúbicos en el modelo.
Una pregunta adicional:
¿Y si asumo que los cuatro factores (con dos niveles) parecen ser importantes (interacción) después de la evaluación del diseño de fracciones? ¿Cuál sería el mejor enfoque para cuantificar los términos cuadráticos y de cachorros?No es posible establecer los niveles en ningún valor. Hay una lista con valores posibles.
Re: Agregar niveles a un diseño aumentadoAndre, perdóname, pero estoy confundido por tu redacción. ¿Quieres decir adaptar o adoptar?
Tengo algunas preguntas/comentarios:
1. ¿Cuál fue el diseño de 4 factores? ¿Un factorial completo o una fracción?
2. ¿Los factores son continuos o categóricos?
3. Suponiendo que analizó el primer experimento, parece que aprendió que 2 de esos factores eran "más interesantes" y que el resto de los términos eran insignificantes (¿Entonces ninguna interacción fue significativa)?
4. Para los 2 factores que fueron "más interesantes", desea experimentar en niveles diferentes del primer experimento. ¿Quiere mover el espacio del experimento o quiere cuantificar términos cuadráticos y cúbicos en el modelo?
