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22 Dec Webcast - Strategien zur Analyse von DOEs
In diesem Webcast werden wir mehrere DOE-Datensätze analysieren. Für visuelle Analysewerkzeuge verwenden wir die Verteilung und den Graph Builder, einschließlich Datenfilterung nach Spalten von Faktoren sowie Stapeln von Faktoren. Modellierungsstrategien umfassen konservative Ansätze wie die Betrachtung von Effekten erster Ordnung, bevor zu Effekten zweiter Ordnung übergegangen wird, die von den Prinzipien "Effektvererbung" und "Effektsparsität" geleitet werden. Aggressive Strategien umfassen die schrittweise Regression unter Verwendung verschiedener Stoppkriterien, um eine Überanpassung und sogar die Anpassung von "All Possible Models" zu verhindern. Tatsächlich vs. Vorhersageplots mit Checkpoints können zur Auswahl von Modellen verwendet werden. Nachfolgend sind verschiedene grafische und schrittweise Regressionsbeispiele aufgeführt, die in der Sitzung neu erstellt werden können:
Verteilungsplattform mit Schattierung der Faktorstufen, wobei die obere Hälfte der Antwortdaten ausgewählt ist.
Graph Builder Yield vs Factor Ranges für alle 10 Faktoren. Durch Mittelwert zusammengefasste Daten mit Fehlerbalken, die dem Konfidenzintervall um den Mittelwert entsprechen. Glattere Kurve (blau) und Linienanpassung (rot) an Daten. Die relative Größe der Haupteffekte und der Krümmung ist erkennbar.
Graph Builder mit Antwortwerten, die gegen einzelne Faktoreinstellungen mit der Kurve "Glatter" aufgetragen wurden
Diagramm-Generator, der die Antwort gegenüber den Faktoreinstellungen eines Faktors anzeigt, wobei der zweite Faktor im Diagramm überlagert ist.
Nicht parallele Linien weisen auf eine Wechselwirkung zwischen Faktoren hin.
Darstellung des Kriteriumsverlaufs für die schrittweise Regression von 24 Beobachtungen unter Auswahl einer 4-Faktor-9-Term-Modelluntermenge eines 10-Faktor-66-Term-Quadratmodells, das "überparametrisiert" ist.
Diagramm der sortierten Parameterschätzungen, das die Dominanz der Faktoren A und B zeigt
Vorhersageprofiler auf Bedingungen eingestellt, die die maximale Ausbeute mit verschiedenen Faktoren vorhersagen. Drei Checkpoints ergaben Werte von 15,10, 15,93 und 16,16 - alle innerhalb eines 95% -Konfidenzfensters (14,4, 20,1).
Die besten 1-Term- bis 8-Term-Modelle (Konstante ignorieren) passen alle 10 Millionen möglichen Modelle für 8 Faktoren an.
ANMERKUNG Dominanz durch A & B gefolgt von C und dann Vorschlag, dass G wichtig sein könnte.
Überlagerungsdiagramm von 4 Metriken aus einer All Possible Model-Tabelle für die Faktoren A, B, C, E und F;
RSquare, RMSE, AICc und BIC im Vergleich zu Modellbedingungen.
Diagramm der tatsächlichen vs. vorhergesagten 3-Faktor-Modellanpassung an 24 Entwurfsversuche. Es werden auch vier Checkpoints aufgezeichnet, die NICHT für die Anpassung verwendet werden.
