Definitives Screening-Design zur OptimierungHallo Community-Mitglieder,
Ich habe nach dem endgültigen Screening-Design gesucht und in JMP viel über dieses Thema gelesen.
Ich habe gelernt, dass das definitive Screening-Design verwendet wird, um effektive Haupt-, Potenz- und 2-Faktor-Wechselwirkungen im Modell zu bestimmen.
Ich habe 10 Parameter und mein Mail-Ziel ist die Optimierung. Im ersten Schritt ist die Verwendung von RSM oder benutzerdefiniertem Design mit Modell einschließlich Haupteffekten + Leistung zweiter Ordnung + 2-Faktor-Wechselwirkungseffekten sehr kostspielig. Deshalb denke ich, dass ich in der ersten Phase die signifikanten Parameter im Modell finden muss. Also sollte ich ein bestimmtes Screening-Design anwenden. Nachdem ich die effektiven Parameter mithilfe der Fit-Definitive-Screening-Plattform gefunden habe, werde ich ein OLS-Modell mit effektiven Parametern erstellen. Wenn ich das OLS-Modell gefunden habe, verwende ich dieses Modell sicher zur Optimierung?
Wenn Sie denken, dass ich es für die Optimierung verwenden kann, warum ist das Ziel von DSD, die effektiven Faktoren zu bestimmen, es ist auch gut für die Optimierung, oder?
Mit freundlichen Grüßen.
DAMHIRSCHKUHBetreff: Definitives Screening-Design zur OptimierungEs gibt keine Möglichkeit, Ihre "sichere" Frage mit einem gewissen Maß an Sicherheit zu beantworten, bevor Sie Daten sehen, Ihr inhärentes Prozesswissen nutzen und das untersuchte System verstehen. Optimierungsprobleme können viele verschiedene Wege zur endgültigen Problemlösung haben. Im Allgemeinen gefällt mir Ihr Denken, wenn Sie mit einem endgültigen Screening-Design beginnen. Mein Vorschlag ist, diese Phase des Problemlösungsprozesses zu durchlaufen. Halten Sie inne und reflektieren Sie, was Sie bis zu diesem Punkt gelernt haben. Lassen Sie sich von diesen Überlegungen bei Ihren nächsten Schritten leiten. Teilen Sie vielleicht Ihr DSD-Experiment mit einer Erklärung des Problems und des Systems, der Daten, Ihrer Analyse und Ihrer Schlussfolgerungen hier ... und einige von uns können möglicherweise unsere Gedanken darlegen.
Betreff: Definitives Screening-Design zur OptimierungDanke Bartell für deinen Vorschlag.
Ein Experiment dauert 3 Stunden. DSD bietet min. Anzahl von Lauf 28 für 10 Faktoren, was ebenfalls kostspielig ist. Das heißt, ich habe keine Chance, eine falsche Entscheidung zu treffen.
Wie ich unten angegeben habe, bin ich gemäß meiner Suche in der Nähe von DSD, aber meine andere Meinung ist, dass ich d oder ein optimales benutzerdefiniertes Design mit Haupt- und 2-Ordnungs-Leistung wähle. Dann kann ich es gemäß den Ergebnissen mit 2-Faktor-Interaktion ergänzen.
Aber ich bin mir nicht sicher, welcher Weg effektiver ist. Ich bin in der Nähe von DSD, habe aber Zweifel, weil ich es vorher nicht verwendet habe und es nicht empfohlen wird, es zu verwenden, wenn es mehr als n / 2 aktive Faktoren gibt und ich nicht weiß, ob es mehr als n / 2 aktive Faktoren gibt oder nicht.
Mit freundlichen Grüßen.
Betreff: Definitives Screening-Design zur OptimierungElla, Echo @P_Bartell Ich habe einige zusätzliche Gedanken zu Ihren Fragen, aber keine Ahnung, wie Ihre Situation ist (und die meisten, wenn nicht alle Ratschläge wären situationsabhängig). Erste Frage: Was meinst du damit? Optimierung ? Dies ist immer eine interessante Frage, da sie der Idee einer kontinuierlichen Verbesserung widerspricht.
Ist Ihre Situation multivariat? Was sind Ihre Antwortvariablen? Beschreiben sie klar die interessierenden Phänomene? Es ist schwierig, alle Ys gleichzeitig zu optimieren. Normalerweise erfordert eine Verbesserung Kompromisse.
Sie haben 10 Designfaktoren identifiziert. Was ist mit den übrigen Variablen (Rausch- oder Störvariablen)? Es nützt nichts, "die Basis des Berges abzubilden". Keine der Strategien, auf die Sie anspielen, enthält Strategien zum Umgang mit Lärm (Umgebungsbedingungen, Rohstoffvariabilität, Messunsicherheit usw.).
Es ist verfrüht, den effizientesten oder effektivsten Ansatz zu verallgemeinern, wenn man bedenkt, was Sie uns über Ihre Situation erzählt haben. Es erscheint (in vielen Situationen) sinnvoll, ein vernünftiges Modell erster Ordnung zu identifizieren, festzustellen, ob sich dieses Modell bei sich ändernden Bedingungen wiederholt, und dann den Raum zu vergrößern. Ein vernünftiges Modell zu haben bedeutet nicht, dass es komplex sein muss. In der Tat sollten Sie ein Modell anstreben, das einfach und robust gegen Rauschen ist (vielleicht ist es das, was Optimierung meint).
Betreff: Definitives Screening-Design zur OptimierungHallo statman,
Ich versuche, optimale Faktorwerte zu finden, um die Ziele unserer Antworten zu erreichen, die die „Schallleistung“ minimieren und gleichzeitig die „Durchflussrate zwischen einigen Bereichen“ angeben.
Ich habe 10 kontinuierliche Faktoren, die alle steuerbar sind. Alle Faktoren, auf die der Effekt reagiert, sind diese 10 Faktoren. Es gibt keine Rausch- oder Störfaktoren.
Da ich technische Kenntnisse darüber habe, dass Faktoren wahrscheinlich einen Krümmungseffekt auf die Reaktionen haben, wollte ich mit einem Modell mit Haupt- und Zweitleistungseffekt beginnen.
Übrigens, um zu entscheiden, ob die Studie mit benutzerdefiniertem Design oder DSD beginnen soll, habe ich beide Arten von Designs für 10 Faktoren erstellt und die Antworten simuliert und versucht, OLS-Modelle zu schätzen. Ich habe es dreimal gemacht und die ganze Zeit beobachtet, dass ich angefangen habe Durch die Verwendung von benutzerdefiniertem Design wird das gleiche Modell besser vorhergesagt. Aus diesem Grund wähle ich zunächst das benutzerdefinierte Design.
Mit freundlichen Grüßen
Betreff: Definitives Screening-Design zur OptimierungIch möchte nur hinzufügen, dass die DSD für eine Screening-Situation gedacht ist. Es stützt sich auf gemeinsame Schlüsselprinzipien des Screenings, nicht auf die Optimierung. Eines dieser Schlüsselprinzipien ist ' spärliche Wirkung . ' Die Entwürfe sollen im Gegenzug für die Fähigkeit, die Bedeutung einiger der Faktoren zu bestimmen, und nicht für die Optimierung, sehr wirtschaftlich sein.
Wenn Sie also erwarten, dass die meisten der 10 Faktoren signifikant sind, ist die DSD keine gute Wahl. Es liefert nicht genügend Daten, um die aktiven Faktoren zu finden. Wenn es sich bei dieser Studie jedoch um einen echten Screening-Fall handelt (weniger als die Hälfte der 10 sind letztendlich signifikant), ist sie eine gute Wahl.
Betreff: Definitives Screening-Design zur OptimierungIst es nicht effektiv, wenn die Anzahl der Faktoren kleiner als n / 2 ist? Oder ist es bei Anzahl der Faktoren / 2?
Ich weiß nicht, ob ich etwas falsch mache oder nicht, aber ich habe in meiner Simulationsstudie festgestellt, dass das DSD-Design und die Anpassung der DSD-Plattform nicht alle aktiven Faktoren vorhersagen können. Vielleicht muss ich die Anzahl der Experimente erhöhen, aber mein letztes Ziel ist es, die Optimierung zu maskieren. Ich fühlte mich selbst sicherer, angefangen mit kundenspezifischem Design.
Ich hoffe, dass ich mich nach den Experimenten noch sicherer fühle:)
Herzliche Grüße
