Wie finde ich das beste Design für mehr als 20 Faktoren?Hallo zusammen,
Ich bin sehr neu im gesamten DoE, also vergib mir, wenn die Frage sehr naiv ist. Ich versuche, den besten Modelltyp für mein Experiment zu finden. Ich muss mehr als 20 Faktoren kombinieren und mein Ziel ist es, die beste Kombination dieser vier Zeitpunkte zu finden.
Eigentlich muss ich die beste Kombination mit der geringsten Anzahl von Faktoren finden.
Ich werde versuchen, das besser zu erklären. Ich kann davon ausgehen, dass jeder dieser Faktoren einen gewissen positiven Einfluss auf die Probe hat. Dies würde mir also eine endgültige beste Kombination geben, die höchstwahrscheinlich alle 20 + Faktoren enthält. Und das versuche ich zu vermeiden, ich brauche die beste Antwort mit der geringsten Anzahl von Faktoren.
Vielen Dank im Voraus an alle, die helfen können
Grüße
Ilaria
DAMHIRSCHKUHBetreff: Wie finde ich das beste Design für mehr als 20 Faktoren?Ich bin mir sicher, dass die Leute ein paar weitere Details benötigen, um eine Anleitung geben zu können. Wenn Sie gerade erst mit diesem Thema beginnen, würde ich Ihnen dringend empfehlen, einen Blick auf unser 'Statistisches Denken zur industriellen Problemlösung' zu werfen. Online Kurs (für die keine Gebühr anfällt und für die JMP nicht lokal installiert sein muss).
Schon in diesem frühen Stadium ist es wahrscheinlich erwähnenswert, dass eine der goldenen Regeln von DoE lautet: "Wenn Sie die Wirkung eines Faktors wissen möchten, müssen Sie diesen Faktor variieren." Also bin ich nur ein wenig besorgt über dein "Und das ist es, was ich zu vermeiden versuche ..." Kommentar (aber ich kann falsch verstanden haben).
Betreff: Wie finde ich das beste Design für mehr als 20 Faktoren?Meine Gedanken:
Lassen Sie sich beraten, welches "Werkzeug" oder Design zur Auswahl steht, das von einer Reihe von Faktoren und der jeweiligen Situation abhängt. Es klingt für mich so, als ob Sie einen Test wollen, kein Experiment. Ein Test wird verwendet, um "einen Gewinner auszuwählen". Ein Experiment wird verwendet, um die kausale Struktur zu verstehen. Wenn Sie wirklich verstehen möchten, was vor sich geht, und die Faktoren finden möchten, die den größten Einfluss haben (und für die Vorhersage am nützlichsten sind), dauert dies normalerweise mehrere Iterationen. Beginnen Sie immer mit Hypothesen darüber, wie und warum jeder Faktor zur Variation der Antworten beiträgt. Wenn ich mich mit> 15 Faktoren befasse, bin ich im Allgemeinen voreingenommen gegenüber einem gerichteten Stichprobenplan (Komponente der Variationsstudie), um Gruppen von x (Komponenten wie innerhalb der Stichprobe, von Probe zu Probe usw.) zu vergleichen und die Messkomponente zu bewerten. Sampling ist ein effizienter Weg, um einen Einblick in einen Prozess mit vielen Variablen zu erhalten. Wählen Sie Faktoren aus der Gruppe aus, die die größte Hebelwirkung aus der CoV-Studie für erste Screening-Experimente aufweisen. Letztendlich ein Modell entwickeln (Modellentwicklung kann auf verschiedene Arten erfolgen, aber ich bin wieder voreingenommen gegenüber dem Ansatz der Taylor-Serie). Prinzipien der Knappheit, Hierarchie und Vererbung sind nützliche Richtlinien, wenn Sie iterieren.
Betreff: Wie finde ich das beste Design für mehr als 20 Faktoren?Neben den Kommentaren von @ Statman und @ian_jmp Da Sie angeben, dass Sie neu in DOE sind, empfehle ich Ihnen dringend, eine persönliche Ressource zu finden, die als Leitfaden für diese Studie dient und über ein tiefes und umfassendes Wissen über DOE verfügt. In erster Linie stehen Sie vor einem praktischen Problem. Ein direkter Einstieg in DOE allein kann aufgrund Ihres Mangels an DOE-Prozesskenntnissen und möglicherweise des vorhandenen Systems möglicherweise nicht der optimale Ansatz sein. Ein weiser Führer kann helfen, indem er eine Vielzahl von Fragen stellt, die letztendlich zu einer DOE-zentrierten Untersuchung führen können. Ich schlage vor, dort anzufangen. Ein Diskussionsforum wie die JMP User Community soll nicht wirklich diese viel tiefere Ebene der Zusammenarbeit bieten. Vielleicht ist jemand in Ihrem Unternehmen bereit zu helfen?
