S'il vous arrivait d'attraper mon précédent article de blog , vous saurez que je suis un grand partisan de l'utilisation de covariables dans le Custom Designer lorsque le besoin s'en fait sentir. Pour JMP16 , nous avons apporté quelques améliorations pour faciliter l'utilisation des covariables.
Nouveau look
La première chose que vous remarquerez peut-être est une nouvelle place pour la spécification des covariables. Sous la section Facteurs, il y a une section spéciale intitulée « Exécutions de covariables/candidats ». L’espoir est qu’en le rendant plus public, davantage d’utilisateurs prendront conscience de la possibilité d’utiliser des covariables.
Nous avons toujours besoin d'un tableau de données pour charger les covariables, nous utiliserons donc ici le tableau de données « Runners Covariates.jmp » à partir d'exemples de données. Ce tableau contient une liste de 100 coureurs candidats à une expérience sur le port de chaussures de course (les 10 premiers présentés ici) :
Supposons que nous souhaitions utiliser un sous-ensemble de 24 de ces coureurs avec un facteur contrôlable supplémentaire pour le type de chaussure (A/B). En cliquant sur le bouton Sélectionner les facteurs de covariable, nous pouvons choisir les trois facteurs comme covariables :
Nous obtenons maintenant un tableau intégré dans le Custom Designer :
Nous pouvons maintenant ajouter un facteur pour le type de chaussure :
et modifier le modèle, comme bon nous semble.
Options additionelles
Notez que les lignes du tableau contenant les exécutions candidates pour les covariables dans Custom Designer sont sélectionnables. La raison en est qu'il existe des situations dans lesquelles nous voulons nous assurer que certaines exécutions figurent dans la conception finale. Par exemple, des matériaux peuvent avoir été utilisés dans le passé ou l'expérimentateur s'est engagé à utiliser certains essais candidats. Un autre cas possible consiste à utiliser un ensemble de candidats en sélectionnant « Inclure toutes les lignes de covariables sélectionnées dans la conception » afin que le concepteur s'assure de toutes les exécutions sélectionnées lors de la création de la conception. Voici l'apparence du plan de génération de conception avec des covariables :
Une autre possibilité consiste à utiliser un ensemble de candidats pour ajouter des exécutions supplémentaires à un plan existant, en fait un plan d'augmentation utilisant des covariables. Dans ce Discussion sur le Discovery Summit Europe , l'un des moyens de créer un plan consistait à trouver un sous-ensemble de la factorielle complète où la valeur prédite à un point donné était supérieure à une valeur spécifiée. Le prochain lot de 48 exécutions a été choisi dans cet ensemble tout en tenant compte des points des itérations précédentes de la conception.
L'option « Autoriser la répétition des lignes de covariables » permet au concepteur personnalisé de choisir l'une des lignes plus d'une fois, ce qui est utile lorsque vous souhaitez simplement fournir des exécutions sous une certaine forme. Bien que vous puissiez obtenir le même effet en répliquant la conception plusieurs fois, il n’est pas toujours clair combien de réplications d’une conception sont suffisantes.
Encore une chose
Une grande partie du travail de gestion des covariables se déroule en coulisses. Sous les couvertures, les versions précédentes de JMP concentré uniquement sur l'optimalité D pour les covariables. Dans JMP 16, les lignes de covariables sont choisies en fonction des critères d'optimalité spécifiés. L'intégration entre les covariables et les facteurs contrôlables est également mieux gérée pour rechercher davantage de possibilités.
Merci d'avoir lu et j'espère que vous trouverez la possibilité d'utiliser des covariables à portée de main dans vos propres expériences !
Salut Ryan @ryan_lekivetz .Merci pour le résumé de la nouvelle approche de gestion des covariables pour créer des ensembles de candidats. C’est formidable de l’afficher plus explicitement dans le concepteur personnalisé.Bon travail!
@Ryan_Lekivetz Est-il possible d'utiliser des covariables catégorielles dans ce cas ? Il semble qu'une fois que vous sélectionnez une covariable catégorielle, elle apparaît automatiquement comme une variable continue dans le tableau Facteurs.
Salut Ryan @Ryan_Lekivetz .C’est un excellent résumé.Merci.De plus, les utilisateurs actuels de JMP voudront peut-être s'inscrire au Nouveau dans JMP 16 et JMP Pro 16 séance du 16 avril donnée par Hyde Miller @HydeMiller .
