ELI5: D/I/A Disegni ottimaliCiao comunità JMP,
ELI5 sta per Spiega come se avessi 5 anni.
Ho bisogno di supporto per spiegare le differenze tra i progetti D-Optimal, I-Optimal e A-Optimal ai colleghi che non hanno un forte background matematico e non riescono a intuire facilmente le definizioni nel manuale JMP (non ho nemmeno un forte background matematico !).
Esiste un modo per spiegare ciò che ciascuno degli algoritmi D-Optimal, I-Optimal e A-Optimal sta cercando di ottenere, il che potrebbe suggerire i vantaggi e gli svantaggi di ciascun tipo di progettazione?
Per favore fatemi sapere se avete bisogno di più contesto. Apprezzo qualsiasi supporto su questo argomento!
Spero che tutti stiano al sicuro.
- Paperino
Modellazione statistica avanzataRicerche sui consumatori e sul mercatoAccesso ai datiProgettazione di esperimentiPersonalizzazione di massaIngegneria della qualità e dei processiOggetto: ELI5: D/I/A Progettazioni ottimaliGrazie per le fantastiche risposte di tutti. Questo è esattamente quello che cercavo.
Oggetto: ELI5: D/I/A Progettazioni ottimaliDavvero non ho molto da aggiungere alle ottime spiegazioni date da Pete, Stan, Dan e Mark (i fantastici 4...). Il mio suggerimento è, per ogni situazione, di creare più progetti e valutarli per la loro capacità di fornire le informazioni desiderate rispetto alle risorse richieste. La previsione dei risultati attesi è una buona idea.
L'ulteriore "elemento" che considero nei criteri di selezione è il RUMORE. Sfortunatamente, concentrarsi solo sulla struttura del progetto e nessuna strategia per il rumore lascia esperimenti che non sono utili nel mondo reale e i cui risultati non possono essere estrapolati.
Oggetto: ELI5: D/I/A Progettazioni ottimaliPer cosa è buono?Un altro modo di pensare ai criteri di ottimalità è come ti aiuteranno a raggiungere il tuo obiettivo.
L'ottimalità D dovrebbe fornire le stime complessive dell'intervallo di confidenza più ristretto delle stime dei parametri. Questo risultato è utile quando l'obiettivo sono stime precise dei parametri del modello o test efficaci di stime significative. Potrei utilizzare un progetto D-ottimale quando devo determinare quali fattori o effetti (termini) sono significativi. Un esempio estremo di un caso in cui D-ottimale è una buona scelta è in un esperimento di screening.
L'ottimalità I dovrebbe fornire le stime dell'intervallo di confidenza più piccolo della risposta. Questo risultato è utile quando l'obiettivo è una stima precisa della risposta, ad esempio quando si ottimizzano le impostazioni dei fattori per ottenere la risposta desiderata.
L'ottimalità A dovrebbe anche fornire risultati come una progettazione ottimale D concentrandosi sulla qualità delle stime dei parametri (non sulle stime della risposta). Ti offrono inoltre l'opportunità di enfatizzare termini particolari nel tuo modello regolando il peso applicato a ciascun termine prima di sommare le varianze. È possibile modificare questi pesi per ottenere un insieme diverso di stime di potenza per ciascun termine.
Oggetto: ELI5: D/I/A Progettazioni ottimaliPeter ha fatto tutto il lavoro pesante!
Le mie risposte "brevi" ai diversi tipi di progetti sono incentrate maggiormente sul lato matematico.
Progetti D-ottimali: trova il progetto che minimizzerà la varianza delle stime dei parametri del tuo modello. Questi progetti in genere inseriranno più sequenze ai margini dello spazio di progettazione.
Progetti I-ottimali: trova il progetto che ridurrà al minimo la varianza delle previsioni nello spazio di progettazione. Questi progetti in genere inseriranno più corse all'interno dello spazio di progettazione rispetto ai progetti D-ottimali.
A-Progetti ottimali: sono più difficili da descrivere. Li considero una miscela tra i design ottimali D e I, ma matematicamente non è vero. Un progetto A-ottimale minimizzerà la somma delle varianze delle stime dei parametri. Questo è leggermente diverso dal criterio D-ottimale.
In definitiva, i progetti ottimali D, I e A sono tutti efficaci nella stima dei parametri e nella previsione delle varianze per i modelli previsti e un numero sufficiente di esecuzioni. Sono semplicemente veramente ottimizzati per i vari criteri.
Oggetto: ELI5: D/I/A Progettazioni ottimaliSei troppo gentile @stan_koprowski !
Mi mancano ancora i giorni in cui condividevo ciò che sapevo e imparavo "oh, nel modo più duro", come forse @louv e io avrei detto?
Oggetto: ELI5: D/I/A Progettazioni ottimaliPeter,
Grazie per aver condiviso così tante informazioni in un breve formato.
Continuo sempre a imparare da queste discussioni.
Una quantità incredibile di conoscenze e approfondimenti può essere acquisita dalla comunità di esperti di livello mondiale come te.
Stan
Oggetto: ELI5: D/I/A Progettazioni ottimaliFarò un tentativo... e sono certo che tralascerò un punto chiave o forse semplificherò eccessivamente, ma ecco qui:
Tutti i progetti sperimentali hanno punti relativamente deboli e punti forti e sono stati tutti creati per risolvere determinati tipi di problemi pratici. La parte interessante del DOE è che non esiste un progetto che funzioni "meglio", qualunque siano i criteri per "migliore", per tutti i tipi di problemi. Esiste quindi un'ampia categoria di progetti che sono stati creati per lo scenario di indagine sperimentale in cui è presente una delle seguenti condizioni e non può essere ignorata:
1. Il numero di esecuzioni deve essere definito esplicitamente.
2. Esistono vincoli sulle impostazioni dei fattori all'interno del disegno sperimentale stesso.
3. Esiste un modello specifico per il quale il ricercatore vorrebbe rilevare gli effetti attivi.
E vuoi realizzare tutto questo nel modo più efficiente possibile... e la mia misura di efficienza è "fornisce le informazioni richieste con il minimo dispendio di risorse".
Quando nello studio sono presenti una o più di queste condizioni, in generale la famiglia di progetti più efficiente da considerare dovrebbe essere la famiglia nota come "progetti sperimentali ottimali"...codificata in JMP all'interno della piattaforma JMP Custom Design.
All'interno dei progetti ottimali ce ne sono molti tipi... tutti chiamati con qualcosa chiamato criterio di ottimalità. Quindi D-ottimale, A-ottimale, I-ottimale e così via. Il modo in cui funzionano i progetti ottimali è che una volta articolati i fattori, i livelli, i vincoli, il numero di esecuzioni e il modello... poi una piccola scatola nera entra in funzione e il progetto viene creato in modo tale che, per i criteri di ottimalità che hai scelto, è massimizzato. Ora la domanda diventa: quali criteri di ottimalità dovresti scegliere... beh, ci sono due risposte a questa domanda:
1. Lascia che JMP lo capisca per te! In base al modo in cui è cablato JMP, una volta definiti fattori, vincoli, modello, numero di esecuzioni, JMP sceglierà un criterio di ottimalità che avrà la migliore possibilità di fornire le informazioni richieste che stai cercando. Consideralo come il pulsante Big Red Easy nello spazio DOE di JMP. Questo "colpo migliore" è una garanzia? No... ma alcune persone piuttosto intelligenti al JMP e nella pratica del DOE hanno raggiunto medie di battuta piuttosto elevate utilizzando queste euristiche.
2. Forzare JMP a creare un progetto per uno specifico criterio di ottimalità...qui diventa un po' rischioso...in generale si adattano progetti D-ottimali quando si cerca di stimare gli effetti attivi...un progetto I-ottimale quando sei interessato ad adattare risposte curvilinee e un progetto A-ottimale quando il tuo interesse è ridurre al minimo la varianza media degli effetti nello spazio dei fattori... può essere utile quando vuoi davvero concentrarti sulla stima degli effetti lineari e quadratici l'uno rispetto all'altro.
Wow... per me è tutto... sono sicuro di aver tralasciato alcune cose... e forse anche di aver sbagliato qualcosa o di aver generalizzato troppo... ma questa è la mia storia e mi attengo ad esso.
Invito alcuni ex colleghi e amici come Mark Bailey e Statman a intervenire.
