Mélange à deux facteurs - assez de courses ?Bonjour gars,
Je suis nouveau dans JMP et je veux faire un DOE pour un projet scolaire. Je veux donc faire un DOE pour un mélange avec deux composés différents, donc j'ai deux facteurs. J'ai réglé le rapport de mélange de X1 de 0,7 à 1 et X2 de 0 à 0,3 (X1 devrait avoir 100 % comme référence).
Mais maintenant je n'ai pour mon expérience que deux mélanges différents. Cela suffira-t-il ou est-il possible d'augmenter le nombre de mélanges différents ? Ou dois-je limiter les valeurs de X1 à 0,7 - 0,9 et définir l'expérience de référence à 100 % indépendamment de ce DOE ? Quand je fais cela, cela me donnera trois mélanges différents comme DOE.
Conception d'expériencesRe : Mélange avec deux facteurs - assez de courses ?Le nombre de mélanges est basé sur les principes de conception.
Vous utilisez Custom Design. La conception personnalisée choisira la conception la plus efficace pour s'adapter au modèle spécifié. Si vous ne spécifiez qu'un modèle d'effets principaux, ce sera deux niveaux car deux points définiront la ligne. Dans votre capture d'écran, vous avez spécifié l'interaction, qui dans les modèles de mélange est un mélange non linéaire (en d'autres termes, quadratique pour cette situation). Par conséquent, vous obtenez trois niveaux. Vous pouvez modifier le critère d'optimalité pour qu'il soit I-optimal, ce qui peut vous donner quelques mélanges supplémentaires au milieu de l'espace, mais en général, la conception sera le plus petit nombre de mélanges pour s'adapter efficacement au modèle spécifié. Une fois que le modèle est ajusté, le modèle est ce qui est utilisé pour déterminer les mélanges "optimaux" plutôt que de tester plusieurs niveaux pour trouver le meilleur.
Si vous voulez vraiment plus de mélanges pour une raison quelconque, vous voudrez peut-être envisager une conception qui remplit l'espace. JMP propose également plusieurs choix pour cette approche.
Re : Mélange avec deux facteurs - assez de courses ?Il y a eu des discussions sur la nécessité de la conception du mélange.
Peut-être que cela aide et qu'un autre type de conception est préférable.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/DoE-Design/mp/275541#M53466
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2016/When-Not-to-Run-a-Mixture-Experiment/ta-p/24132
