Mezcla con dos factores: ¿suficientes carreras?Hola chicos,
Soy nuevo en JMP y quiero hacer un DOE para un proyecto escolar. Entonces quiero hacer un DOE para una mezcla con dos compuestos diferentes, entonces tengo dos factores. Establecí la proporción de mezcla de X1 de 0,7 a 1 y X2 de 0 a 0,3 (X1 debería tener el 100% como referencia).
Pero ahora tengo para mi experimento solo dos mezclas diferentes. ¿Será esto suficiente o es posible aumentar el número de mezclas diferentes? ¿O debería limitar los valores de X1 a 0,7 - 0,9 y establecer el experimento de referencia del 100% independientemente de este DOE? Cuando hago esto, esto me dará tres mezclas diferentes como DOE.
GAMARe: Mezcla con dos factores - ¿suficientes carreras?Hubo discusiones sobre la necesidad de diseñar mezclas.
Puede ser que ayude y otro tipo de diseño sea mejor.
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
Re: Mezcla con dos factores - ¿suficientes carreras?El número de mezclas se basa en los principios de diseño.
Estás utilizando Diseño personalizado. El diseño personalizado elegirá el diseño más eficiente PARA EL MODELO ESPECIFICADO. Si solo especifica un modelo de efectos principales, serán dos niveles, ya que dos puntos definirán la línea. En su captura de pantalla, especificó la interacción, que en los modelos de mezcla es una combinación no lineal (en otras palabras, cuadrática para esta situación). Por lo tanto, obtienes tres niveles. Puede cambiar el criterio de optimalidad para que sea I-óptimo, lo que puede obtener algunas combinaciones adicionales en el medio del espacio, pero en general, el diseño será el menor número de combinaciones para ajustarse efectivamente al modelo especificado. Una vez que el modelo se ajusta, el modelo es lo que se utiliza para determinar las mezclas "óptimas" en lugar de probar varios niveles para encontrar el mejor.
Si realmente desea más mezclas por alguna razón, es posible que desee considerar un diseño que llene el espacio. JMP también tiene varias opciones para ese enfoque.
