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Falta de ajuste para un diseño DoE personalizado con factores difíciles de cambiar

Cuando uso Minitab para construir un modelo DoE con dos factores difíciles de cambiar, puedo ver una evaluación de falta de ajuste siempre que replique tanto la trama completa como la subtrama (Minitab me ofrece la opción de replicar la trama completa y la subtrama durante el diseño de el modelo)

 

Sin embargo, cuando uso la plataforma JMP Custom DoE, para el mismo conjunto de factores con dos factores HTC, no puedo ver el análisis de falta de ajuste sin importar lo que haga. Supongo que se debe a que toda la trama y la subtrama no se replicaron en mi modelo, pero no puedo encontrar una manera de replicar tanto la trama completa como la subtrama.

Diseño de experimentosRe: Falta de ajuste para un diseño DoE personalizado con factores difíciles de cambiar

Acordado. Práctico y gráfico. Mantenlo lo más simple posible. ¡Evita hablar de REML!

 

Re: Falta de ajuste para un diseño DoE personalizado con factores difíciles de cambiar

Buena sugerencia. ¿No estoy seguro de qué hace a un "experto"? Es cierto que prefiero un enfoque práctico y gráfico del análisis frente al análisis cuantitativo, ya que es más fácil "mostrar los resultados" a personas no estadísticas (ingenieros, científicos y gerentes), que es con quien trato la mayor parte del tiempo. La última vez que utilicé el acrónimo REML para alguien que no es estadístico, tenía una expresión bastante burlona en su rostro. Por cierto, la última vez que lo verifiqué, Minitab no usa REML, pero podría estar equivocado.

 

Te recomiendo leer:

Daniel, Cuthbert (1976) “ Aplicaciones de la estadística a los experimentos industriales. Wiley (ISBN 0-471-19469-7)

Caja, GEP, Stephen Jones (1992), “ Diseños de parcelas divididas para una experimentación sólida de productos ”, Revista de Estadística Aplicada , vol. 19, n° 1

Jones, Bradley, Christopher J. Nachtsheim (2009) "Diseños de trama dividida: qué, por qué y cómo", Revista de tecnología de calidad , vol. 41, núm. 4, págs. 340-361

Bisgaard, Søren, (2000), “ El diseño y análisis de 2 ^kp x2 ^qr Experimentos de trama dividida ”, Revista de tecnología de calidad , vol. 32, n° 1, enero

Bisgaard, Søren, Murat Kulahei, (2001), “ Diseño de producto sólido: ahorro de pruebas con confusión de trama dividida ”, Ingeniería de calidad , 13(3), 525-530

 

Re: Falta de ajuste para un diseño DoE personalizado con factores difíciles de cambiar

Recomendaría Diseño óptimo de experimentos de Goos y Jones para una discusión sobre por qué se deben modelar experimentos con factores difíciles de cambiar utilizando REML y efectos aleatorios. Y los problemas con EMS. Ellos (especialmente Peter Goos) son realmente expertos en diseños de tramas divididas.

Re: Falta de ajuste para un diseño DoE personalizado con factores difíciles de cambiar

No estoy sugiriendo que los puntos centrales sean lo mismo que las réplicas. Me refería a la capacidad de JMP Custom Design de agregar puntos centrales, lo que garantizará que tenga réplicas. Esta opción no existe cuando tienes factores difíciles de cambiar. Espero que quede claro, si no lo fue antes, y que sea útil para comprender cómo puede lograr sus objetivos con JMP.

Re: Falta de ajuste para un diseño DoE personalizado con factores difíciles de cambiar

Mis pensamientos sobre algunas de las ideas de Phil (con las que en general estoy de acuerdo):

1. Los factores HTC no deben considerarse efectos aleatorios (no estoy seguro de dónde proviene esto). Para obtener una prueba estadística formal de un HTC que está en la gráfica completa (1 factor), se compara el efecto del factor WP con la interacción WP por réplica (esto es EMS). Por supuesto, es posible determinar la significancia práctica sin una prueba estadística formal.

2. No estoy seguro de por qué Phil sugiere que las réplicas son iguales a los puntos centrales "(es decir, puntos centrales)", pero tal vez lo estoy malinterpretando.

3. El problema es este... Es probable que los factores HTC no se utilicen para ajustar un proceso. Queremos saber si el HTC es importante y quizás cuál podría ser el "mejor" nivel para ejecutar, pero no gestionar el proceso con ellos. Por eso tiene sentido restringirlos. De hecho, es posible que estés inflando el ruido en el experimento (disminuyendo la precisión) al cambiar el HTC varias veces e introducir más ruido de lo normal.

4. Existe un límite, estadísticamente hablando, para la efectividad de los diseños con múltiples HTC.

5. Los puntos centrales replicados distribuidos aleatoriamente por todo el espacio de diseño son en realidad una gran idea para comprender la consistencia del ruido o identificar causas especiales en el ruido. Podría ofrecer una estimación realista del verdadero MSE. No estoy seguro de que algunas de las ideas "antiguas" no sean realmente buenas, pero supongo que soy viejo.

6. Para analizar parcelas divididas prefiero los métodos de Daniel/Box. Es decir, crear gráficos normales, de Pareto y de Bayes de cada gráfico. Esto garantiza que esté comparando todo el gráfico con el ruido asociado con el WP y los factores del subtrama con el ruido asociado con el subtrama. Esto evita el sesgo de las MyPE y los problemas creados por decisiones de falta de ajuste.

 

 

Re: Falta de ajuste para un diseño DoE personalizado con factores difíciles de cambiar

Hola.

He explorado un poco esto. No sé si tengo una respuesta para ti, pero esto es lo que descubrí:

1. Hasta donde puedo ver, Diseño personalizado no le permite especificar réplicas (es decir, puntos centrales) cuando tiene factores difíciles de cambiar. Esto tiene sentido para mí. Creo que la idea de replicar ejecuciones cuando tienes factores difíciles de cambiar y, por lo tanto, gráficos completos modelados como efectos aleatorios, parece una mala idea.
2. Incluso si agrega manualmente ejecuciones replicadas a su diseño, no verá un informe de falta de ajuste cuando modele usando el método REML recomendado. Si cambia a EMS (no recomendado), verá la falta de ajuste. Puede haber razones técnicas por las que este sea el caso. Pero nuevamente esto parece tener sentido. ¿Qué significa falta de ajuste cuando tienes efectos aleatorios?

En resumen, puede lograr pruebas de falta de ajuste para diseños de parcelas divididas si crea las réplicas manualmente y utiliza el método de ajuste EMS. Pero primero pensaría mucho si realmente quieres hacer esto.

Creo que sería justo decir que la gente de JMP DOE no recomienda ejecuciones replicadas, por lo que la imposibilidad de agregar o usar réplicas en diseños de parcelas divididas en JMP podría ser un reflejo de eso. Los puntos centrales replicados son parte de una antigua metodología del DOE de antes de que tuviéramos un software fácil de usar, cuando el análisis de experimentos se hacía a mano. En la mayoría de los experimentos, las ejecuciones son costosas, por lo que las réplicas son un desperdicio. Es mejor utilizar todas las ejecuciones para explorar las diferentes partes del espacio factorial. Esta es realmente la idea detrás del diseño personalizado.

Si todavía cree que debería tener la posibilidad de agregar réplicas por falta de ajuste en diseños de parcelas divididas, puede agregar su solicitud a la lista de deseos .

Espero que sea de ayuda.

filo