¿Alguna sugerencia para DoE sobre la coincidencia de cámaras?Hola,
Tengo algunas preguntas sobre el diseño de un DoE eficaz para el emparejamiento de cámaras.
Suponga que tenemos cuatro cámaras idénticas que comparten los factores globales "A" y "B", mientras que el factor "C (n)" se puede aplicar a cada cámara.
En otras palabras, los factores "A" y "B" se aplicarán a las cuatro cámaras a la vez.
Suponga que todos los factores A, B y C tienen interacciones de segundo orden, mientras que las estimaciones dominantes provienen del efecto principal de cada factor en las respuestas.
Tenemos salidas "X (n)" e "Y (n)" para cada cámara (= n), pero los residuos para la línea de regresión media para las cuatro cámaras deben ir al mínimo = coincidencia de la cámara.
Supongamos que las regresiones de los factores a las respuestas son generalmente lineales, ¿cómo podemos hacer que este DoE sea eficiente?
AnalíticaGAMARe: ¿Alguna sugerencia para DoE sobre la coincidencia de cámaras?Bien, esto suena bastante complicado, así que déjame confirmar algunas cosas.
- Para cada ejecución del experimento, obtienes un valor de X y un valor de Y para cada cámara: X1, Y1, X2, Y2, X3, Y3, X4, Y4.
- Y para cada ejecución trazaría X vs Y y ajustaría un modelo lineal básico.
- Luego, miraría los residuos de este modelo.
- Si los residuos = 0, es decir, RMSE = 0, entonces las cámaras están emparejadas.
¿Eso es todo correcto?
¿Es encontrar escenarios que minimicen los residuos el objetivo de este experimento?
Además, dice que el factor C se puede aplicar por separado para cada cámara.
Entonces, ¿eso significa que tiene 4 factores (C1, C2, C3, C4) que se pueden configurar de forma totalmente independiente entre sí?
Gracias,
Phil
Re: ¿Alguna sugerencia para DoE sobre la coincidencia de cámaras?¡Hola, Gracias por tu ayuda!
Todas sus declaraciones con puntos están bien establecidas y son correctas.
¿Es encontrar escenarios que minimicen los residuos el objetivo de este experimento? - Sí
Entonces, ¿eso significa que tiene 4 factores (C1, C2, C3, C4) que se pueden configurar de forma totalmente independiente entre sí? - sí, totalmente independientes entre sí.
Así que esta es una parte complicada de que C1 / 2/3/4 no están correlacionados entre sí, mientras que A&B son factores globales.
C1 / 2/3/4 puede ser la perilla de ajuste fino para minimizar los residuos, mientras que A&B debe hacer un gran cambio a X&Y.
¡Gracias!Re: ¿Alguna sugerencia para DoE sobre la coincidencia de cámaras?Hola @Phil_Kay
Ya que mencionó que necesita pensar en la forma de resolver esto para construir DoE, ¿podrá responder mi hilo principal?
Gracias,
Joel
Re: ¿Alguna sugerencia para DoE sobre la coincidencia de cámaras?Perdón por no responder antes.
Si todos los factores pueden variar de forma independiente, ¿sería posible este experimento (tabla de datos adjunta)?
donde -1 es el valor más bajo del factor, 1 es el valor más alto y 0 es el centro del rango.
Este es un diseño de cribado definitivo.
Si puede realizar todas las ejecuciones, podrá encontrar qué factores son más influyentes para determinar el RMSE de Y frente a X.
También le animo a buscar en Internet "diseño de experimento" y "emparejamiento de cámara". Parece haber algunos artículos publicados sobre esto que probablemente entenderías mejor que yo. (No he trabajado en la industria de los semiconductores)
Es posible que también desee pensar en el explorador de datos funcional en JMP Pro porque esto le permite modelar cómo varía una respuesta funcional debido a los factores en un experimento diseñado. Puede modelar cómo cambia su Y vs X con los factores A, B y C1 a C4.Esta cartilla podría ayudar.
Déjeme saber si esto ayuda,
Phil
Déjeme saber si esto ayuda.
