¿Hay alguna manera de aprovechar los DOE anteriores y obtener información de ellos para obtener un mejor modelo DOE futuro?Consulte la pregunta en la línea de asunto. ¿Se pregunta si hay una manera de agregar datos de construcciones anteriores del DOE y usarlo para brindar información adicional para los DOE futuros que aprovechen los mismos factores y niveles?
Me imagino que necesitaría algo de R o simulación, pero sería muy útil que tener que comenzar un nuevo DOE desde cero cada vez.
AnalíticaTabla de datosGAMAScriptingRe: ¿Hay alguna manera de aprovechar los DOE anteriores y obtener información de ellos para obtener un mejor modelo de DOE en el futuro?Aquí están mis dos centavos ... Doy la bienvenida a los comentarios:
En cierto sentido, lo que puede estar describiendo es el proceso de experimentación secuencial como principio rector para la resolución de problemas. Si es así, hay mucha literatura sobre este proceso. Sugiero leer los primeros capítulos de Box, Hunter y Hunter "Estadísticas para experimentadores" como punto de partida. En un sentido muy real, todos los practicantes del diseño experimental secuencial como proceso siempre aprovechan la experimentación anterior con la experimentación posterior. No hay disputa en absoluto con este método. Según mi experiencia, es el proceso de resolución de problemas más eficiente para las investigaciones centradas en el DOE.
Si lo que realmente busca es fusionar dos o más diseños experimentales en una Madre de todos los experimentos y luego analizar, este método está plagado de muchas trampas y precauciones. No es la menor de las cuales podrían ser hipótesis inconsistentes, metas experimentales y objetivos para cada uno de los experimentos de ingredientes ... con la hipótesis, metas y objetivos de la investigación inspirada por la 'Madre'. Entonces, más allá de tal vez usar el experimento 'Madre' para el análisis de datos exploratorios, desconfiaría mucho más allá de eso.
Re: ¿Hay alguna manera de aprovechar los DOE anteriores y obtener información de ellos para obtener un mejor modelo de DOE en el futuro?No tengo 2 centavos para agregar @P_Bartell Es una gran publicación, pero aquí hay un centavo. Soy un proponente de la estrategia secuencial del DOE. De hecho, creo que es ridículo pensar que en su primer experimento habrá elegido todos los factores más importantes, los habrá probado a niveles óptimos y sobre el ruido apropiado (inferencia). Es más eficiente y creo que es efectivo a largo plazo PLANIFICAR el trabajo secuencial (esto también se aplica al muestreo). ¡El primer diseño que diseñas es para ayudar a diseñar un mejor experimento! Considere lo que cree que aprendió de esos experimentos anteriores (¿cómo aumentaron su comprensión de los fenómenos?), Pero tenga en cuenta que esos experimentos pueden haberse ejecutado en un espacio de inferencia completamente diferente.
