Le DOE original (conception composite centrale) prenait en charge l'ajustement d'un modèle complexe (prédicteur linéaire) avec des effets de premier ordre, de second ordre et d'interaction. (Notez qu'il existe d'autres méthodes de conception qui aboutissent à d'autres conceptions qui prendraient également en charge ce modèle.) L'utilisation uniquement de la confirmation pour ajuster le même modèle peut poser des problèmes de régression. Les passages de confirmation ne sont pas nécessairement suffisants pour soutenir l'ajustement d'un tel modèle bien ou pas du tout.
Pouvez-vous partager les deux ensembles de données sous forme de tables JMP ? Peut-on rendre les données anonymes ?
Bonjour,
J'ai besoin de votre soutien pour la question suivante.
Pour gagner du temps, nous avons effectué une conception composite centrale (2 facteurs, 5 niveaux, 2 réponses une pour maximiser et une pour garder inférieure à une limite supérieure, 40 pistes) en utilisant un modèle de laboratoire (modèle 1) pour identifier nos facteurs gammes.
Pendant ce temps, un modèle de laboratoire qualifié (modèle 2) était prêt à effectuer des analyses supplémentaires, nous avons donc effectué des analyses de confirmation pour les plages proposées (9 à 10 analyses) en utilisant le modèle 1 au lieu du modèle 2. Nous avons identifié un décalage entre les 2 modèles et le modèle 2 présente mieux la production.
Pourrions-nous utiliser les 9-10 pistes que nous avons avec le modèle 2 pour une analyse DoE distincte (faites principalement des expériences de simulation pour prédire la défaillance dans les bords ?) des plages de facteurs. JMP peut-il s'adapter à cela et nous donner (par exemple) des prédictions de taux de défaillance à chaque coin des plages en utilisant le modèle 2 ?
Merci beaucoup pour votre soutien!
Meilleur,
je
