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22 de diciembre Webcast: Estrategias para analizar las EOD
En este webcast analizaremos varios conjuntos de datos del DOE. Para las herramientas de análisis visual usaremos la distribución y el generador de gráficos, incluido el filtrado de datos en columnas de factores, así como el apilamiento de factores. Las estrategias de modelado incluirán enfoques conservadores, como observar los efectos de primer orden antes de pasar a los efectos de segundo orden guiados por los principios de "herencia de efectos" y "dispersión de efectos". Las estrategias agresivas incluirán regresión paso a paso utilizando varios criterios de detención diferentes para evitar el sobreajuste e incluso el ajuste de "Todos los modelos posibles". Real vs. Se pueden utilizar gráficos de predicción con puntos de control para ayudar a elegir modelos. A continuación se muestran varios ejemplos de resultados de regresión gráfica y paso a paso que se pueden volver a crear en la sesión:
Plataforma de distribución que muestra el sombreado de los niveles de factores con la mitad superior de los datos de respuesta seleccionados.
Rendimiento del generador de gráficos frente a rangos de factores para los 10 factores. Datos resumidos por Media con barras de error iguales al intervalo de confianza sobre la Media. Curva más suave (azul) y Ajuste de línea (rojo) a los datos. Se puede ver el tamaño relativo de los efectos principales y la curvatura.
Generador de gráficos que muestra los valores de respuesta trazados frente a la configuración de factores individuales con una curva "más suave"
Generador de gráficos que muestra la respuesta frente a la configuración del factor de un factor con el segundo factor superpuesto en el gráfico.
Las líneas no paralelas indican una interacción entre factores.
Gráfico del historial de criterios para la regresión paso a paso de 24 observaciones eligiendo un subconjunto de modelo de 4 factores y 9 términos de un modelo cuadrático de 10 factores y 66 términos que está "sobre parametrizado".
Gráfico de estimaciones de parámetros ordenados que muestra el predominio de los factores A y B
Prediction Profiler configurado en condiciones que predicen el rendimiento máximo dentro de rangos de factores. Tres puntos de control arrojaron valores de 15,10, 15,93 y 16,16, todos dentro de la ventana de confianza del 95% (14,4, 20,1).
Los mejores modelos de 1 a 8 términos (ignorando la constante) al ajustar los 10 millones de modelos posibles para 8 factores.
TENGA EN CUENTA el dominio de A y B seguido de C y luego la sugerencia de que G puede ser importante.
Gráfico de superposición de 4 métricas de una tabla de todos los modelos posibles para los factores A, B, C, E y F;
RSquare, RMSE, AICc y BIC frente a los términos del modelo.
Gráfico de real vs predicho para el ajuste del modelo de 3 factores a 24 ensayos de diseño. También se grafican cuatro puntos de control NO utilizados en el ajuste.
