Qualche suggerimento per DoE sulla corrispondenza della camera?Ciao,
Ho alcune domande sulla progettazione di una DoE efficace per l'abbinamento della camera.
Supponiamo di avere quattro camere identiche che condividono i fattori globali "A" e "B", mentre il fattore "C (n)" può essere applicato a ciascuna camera.
In altre parole, i fattori "A" e "B" verranno applicati a tutte e quattro le camere contemporaneamente.
Supponiamo che tutti i fattori A e B e C abbiano alcune interazioni di 2 ° ordine, mentre le stime dominanti provengono dall'effetto principale di ciascun fattore alle risposte.
Abbiamo output "X (n)" e "Y (n)" per ciascuna camera (= n), ma i residui alla linea di regressione media per tutte e quattro le camere devono essere minimo = corrispondenza della camera.
Supponiamo che le regressioni per Fattori in risposta siano generalmente lineari, come possiamo rendere efficiente questo DoE?
AnalyticsDOERi: Qualche suggerimento per DoE sulla corrispondenza della camera?Ok, sembra abbastanza complicato, quindi permettimi di confermare alcune cose.
- Per ogni esecuzione dell'esperimento ottieni un valore di X e un valore di Y per ciascuna camera: X1, Y1, X2, Y2, X3, Y3, X4, Y4.
- E per ogni esecuzione dovresti tracciare X vs Y e adattare un modello lineare di base.
- Dovresti quindi esaminare i residui di questo modello.
- Se i residui = 0, cioè RMSE = 0, le camere vengono abbinate.
È tutto corretto?
Trovare impostazioni che riducano al minimo i residui è l'obiettivo di questo esperimento?
Inoltre, dici che il fattore C può essere applicato separatamente per ciascuna camera.
Quindi significa che hai 4 fattori (C1, C2, C3, C4) che possono essere impostati in modo completamente indipendente l'uno dall'altro?
Grazie,
Phil
Ri: Qualche suggerimento per DoE sulla corrispondenza della camera?Ciao, grazie per il tuo aiuto!
Tutte le tue affermazioni tratteggiate sono ben stabilite e corrette.
Trovare impostazioni che riducano al minimo i residui è l'obiettivo di questo esperimento? - Sì
Quindi significa che hai 4 fattori (C1, C2, C3, C4) che possono essere impostati in modo completamente indipendente l'uno dall'altro? - sì totalmente indipendenti l'uno dall'altro.
Quindi questa è una parte delicata che C1 / 2/3/4 non sono correlati tra loro mentre A&B sono fattori globali.
C1 / 2/3/4 può essere la manopola di regolazione fine per ridurre al minimo i residui, mentre A&B devono fare un grande passaggio a X&Y.
Grazie!Ri: Qualche suggerimento per DoE sulla corrispondenza della camera?Ciao @Phil_Kay
Dato che hai detto che devi pensare a come risolvere questo problema per costruire DoE, sarai in grado di rispondere al mio thread principale?
Grazie,
Joel
Ri: Qualche suggerimento per DoE sulla corrispondenza della camera?Ci scusiamo per non aver risposto prima.
Se tutti i fattori possono variare indipendentemente, sarebbe possibile questo esperimento (tabella dati allegata):
dove -1 è l'impostazione più bassa del fattore, 1 è l'impostazione più alta e 0 è il centro dell'intervallo.
Questo è un disegno di screening definitivo.
Se sei in grado di eseguire tutte le esecuzioni, potresti trovare quali fattori sono più influenti nel determinare l'RMSE di Y rispetto a X.
Ti incoraggerei anche a cercare in Internet "progettazione dell'esperimento" e "abbinamento di camere". Sembra che ci siano alcuni articoli pubblicati su questo che probabilmente capiresti meglio di me. (non ho lavorato nel settore dei semiconduttori)
Potresti anche voler pensare a Esplora dati funzionali in JMP Pro perché questo ti consente di modellare come varia una risposta funzionale a causa dei fattori in un esperimento progettato. Puoi modellare come cambia il tuo Y rispetto a X con i fattori A, B e da C1 a C4.Questo primer potrebbe aiutare.
Fammi sapere se questo aiuta,
Phil
Fammi sapere se questo aiuta.
