Das ursprüngliche DOE (Central Composite Design) unterstützte die Anpassung eines komplexen Modells (linearer Prädiktor) mit Effekten erster Ordnung, zweiter Ordnung und Wechselwirkung. (Beachten Sie, dass es andere Entwurfsmethoden gibt, die zu anderen Entwürfen führen, die dieses Modell ebenfalls unterstützen.) Die Verwendung nur des Bestätigungscodes zur Anpassung desselben Modells kann Regressionsprobleme aufwerfen. Die Bestätigungsläufe reichen nicht unbedingt aus, um die Anpassung eines solchen Modells gut oder überhaupt zu unterstützen.
Können Sie die beiden Datensätze als JMP-Tabellen freigeben? Können die Daten anonymisiert werden?
Hallo,
Für folgende Frage benötige ich Ihre Unterstützung.
Aus Zeitgründen haben wir ein zentrales zusammengesetztes Design (2 Faktoren, 5 Stufen, 2 Antworten, eine zur Maximierung und eine zur Unterschreitung einer Obergrenze, 40 Durchläufe) unter Verwendung eines Labormodells (Modell 1) durchgeführt, um unsere Faktoren zu identifizieren reicht.
In der Zwischenzeit, ein qualifiziertes Labormodell (Modell 2) war bereit, zusätzliche Läufe durchzuführen, daher haben wir für diese vorgeschlagenen Bereiche (9-10 Läufe) Bestätigungsläufe durchgeführt. Modell 1 statt Modell 2 verwenden. Wir haben einen Versatz zwischen den beiden Modellen festgestellt, und Modell 2 stellt die Produktion besser dar.
Könnten wir die 9-10 Läufe verwenden, die wir mit Modell 2 haben? für eine separate DoE-Analyse (führen Sie hauptsächlich einige Simulationsexperimente durch, um das Versagen in den Kanten vorherzusagen?) Allerdings müssen die „Sollwertläufe“ nicht in der Mitte jedes Bereichs durchgeführt werden, sondern in den unteren linken Bereich verschoben werden der Faktorbereiche. Kann JMP dies berücksichtigen und uns (zum Beispiel) Vorhersagen für Ausfallraten an jeder Ecke der Bereiche unter Verwendung von Modell 2 geben?
Vielen Dank für Ihre Hilfe!
Am besten,
ich
