Progettazione di screening definitivo per l'ottimizzazioneSalve membri della community,
Ho cercato sulla progettazione dello screening definitivo e ho letto molto su questo argomento in JMP.
Ho imparato che il progetto di screening definitivo viene utilizzato per determinare la potenza effettiva principale, del secondo ordine e le interazioni a 2 fattori nel modello.
Ho 10 parametri e il mio obiettivo di posta è ottimizzare. Nella prima fase, l'utilizzo di RSM o di un design personalizzato con il modello che include effetti principali + potenza del secondo ordine + effetti di interazione a 2 fattori è molto costoso. Ecco perché penso che nella prima fase, devo trovare i parametri significativi nel modello. Quindi dovrei applicare un progetto di screening definito. Dopo aver trovato i parametri efficaci utilizzando la piattaforma di screening definitivo fit, costruirò un modello OLS con parametri efficaci. Quando ho trovato il modello OLS, lo uso in sicurezza per l'ottimizzazione?
Se pensi che sì, posso usarlo per l'ottimizzazione, perché l'obiettivo del DSD è determinare i fattori efficaci, è anche un bene per l'ottimizzazione, giusto?
Cordiali saluti.
DOEOggetto: Progetto di screening definitivo per l'ottimizzazioneNon c'è modo di rispondere alla tua domanda "sicura" con un certo grado di fiducia prima di vedere i dati, utilizzare la tua conoscenza intrinseca del processo e comprendere il sistema in esame. I problemi del tipo di ottimizzazione possono avere molti percorsi diversi verso la risoluzione finale del problema. In generale, mi piace il tuo pensiero rispetto a iniziare con un progetto di screening definitivo. Il mio suggerimento è di passare attraverso quella fase del processo di risoluzione dei problemi. Fermati e rifletti su ciò che hai imparato fino a quel momento. Lascia che queste riflessioni guidino i tuoi prossimi passi. Forse condividi il tuo esperimento DSD, con una spiegazione del problema e del sistema, i dati, la tua analisi e le tue conclusioni qui ... e alcuni di noi potrebbero essere in grado di offrire i nostri pensieri.
Oggetto: Progetto di screening definitivo per l'ottimizzazioneGrazie Bartell per il tuo suggerimento.
un esperimento dura 3 ore. DSD offre numeri minimi di esecuzione 28 per 10 fattori, il che è anche costoso. Ciò significa che non ho la possibilità di prendere una decisione sbagliata.
Come ho affermato di seguito, sono vicino a DSD secondo la mia ricerca, ma l'altra mia opinione è che scegliendo do ho un design personalizzato ottimale con i poteri principale e 2order. Quindi, in base ai risultati, posso aumentarlo con l'interazione a 2 fattori.
Ma non sono sicuro di quale sia il modo più efficace. Sono vicino al DSD ma ho dei dubbi perché non l'ho usato prima e non è consigliato l'uso quando ci sono più di n / 2 fattori attivi e non so se ci sono più di n / 2 fattori attivi o non.
Cordiali saluti.
Oggetto: Progetto di screening definitivo per l'ottimizzazioneElla, echeggiante @P_Bartell , Ho alcuni pensieri aggiuntivi sulle tue domande, ma non ho idea di quale sia la tua situazione (e la maggior parte, se non tutti i consigli dipendono dalla situazione). Prima domanda: cosa intendi con ottimizzazione ? Questa è sempre una domanda interessante in quanto contrasta con l'idea del miglioramento continuo.
La tua situazione è multivariata? Quali sono le tue variabili di risposta? Descrivono chiaramente i fenomeni di interesse? È difficile ottimizzare tutte le Y contemporaneamente. Di solito il miglioramento richiede un compromesso.
Hai identificato 10 fattori di progettazione, per quanto riguarda il resto delle variabili (variabili di rumore o di disturbo)? Non serve a niente "mappare la base della montagna". Nessuna delle strategie a cui alludi contiene strategie per gestire il rumore (condizioni ambientali, variabilità delle materie prime, incertezza di misura, ecc.).
È prematuro generalizzare sull'approccio più efficiente o efficace dato quello che ci hai detto sulla tua situazione. Sembra avere senso (in molte situazioni) identificare un modello ragionevole del primo ordine, determinare se questo modello si ripete in condizioni mutevoli e quindi aumentare lo spazio. Avere un modello ragionevole non significa che debba essere complesso. In effetti, dovresti tendere ad un modello che sia semplice e resistente al rumore (forse questo è quello che ottimizzazione si intende).
Oggetto: Progetto di screening definitivo per l'ottimizzazioneCiao statman,
Sto cercando di trovare livelli di fattore ottimali per raggiungere gli obiettivi delle nostre risposte che sono di ridurre al minimo la "potenza sonora" affermando "portata tra un certo intervallo.
Ho 10 fattori continui, tutti controllabili. Tutti i fattori che l'effetto risponde sono questi 10 fattori, non c'è rumore o fattori di disturbo.
Poiché ho conoscenze ingegneristiche che i fattori probabilmente hanno un effetto di curvatura sulle risposte, ho pianificato di iniziare con il modello che ha l'effetto di potenza principale e 2 °.
A proposito, per scegliere se iniziare lo studio con un design personalizzato o DSD, ho realizzato entrambi i tipi di progetti per 10 fattori e simulato le risposte e ho provato a stimare i modelli OLS. L'ho fatto 3 volte e ho sempre osservato che a partire con l'utilizzo del design personalizzato predice meglio lo stesso modello. Ecco perché scelgo il design personalizzato per iniziare.
Cordiali saluti
Oggetto: Progetto di screening definitivo per l'ottimizzazioneVoglio solo aggiungere che il DSD è inteso per una situazione di screening. Si basa su principi chiave comuni di screening, non sull'ottimizzazione. Uno di questi principi chiave è " scarsità di effetti . " I progetti sono pensati per essere altamente economici in cambio della capacità di determinare il significato di alcuni fattori, non l'ottimizzazione.
Quindi, se ti aspetti che la maggior parte dei 10 fattori sia significativa, il DSD non è una buona scelta. Fornisce dati insufficienti per trovare i fattori attivi. D'altra parte, se questo studio è un vero caso di screening (meno della metà dei 10 sono in definitiva significativi), è una buona scelta.
Oggetto: Progettazione di screening definitivo per l'ottimizzazioneNon è efficace quando il numero di fattori attivi è inferiore a n / 2? O è quando numero di fattori / 2?
Non capisco se mi sbaglio o no, ma ho osservato nel mio studio di simulazione che il design DSD e l'adattamento della piattaforma DSD non possono prevedere tutti i fattori attivi. Forse dovrò aumentare il numero di esperimenti, ma il mio obiettivo finale è mascherare l'ottimizzazione, mi sono sentito più sicuro a partire dal design personalizzato.
Spero di sentirmi ancora più al sicuro dopo che gli esperimenti saranno terminati:)
Cordiali saluti
