Hola,
Necesito su apoyo para la siguiente pregunta.
Por una cuestión de tiempo, hemos realizado un DoE con 40 ejecuciones usando un modelo de sobremesa (antes de la calificación) para identificar nuestros rangos de factores.
Mientras tanto, un modelo calificado estaba listo para realizar ejecuciones adicionales, por lo que realizamos ejecuciones de confirmación para esos rangos propuestos (9-10 ejecuciones) utilizando el modelo calificado en lugar del modelo de sobremesa. Identificamos una compensación entre los 2 modelos.
Para esas 9-10 corridas que tenemos con el SDM calificado, ¿podríamos ponerlas en su propio modelo (ya que es un modelo calificado, mientras que el otro modelo de sobremesa no lo es y difiere en algunos aspectos). Sin embargo, en lugar de realizar corridas en el centro de cada rango, las “corridas del punto de ajuste” estarán sesgadas hacia la región inferior izquierda de los rangos de factores. ¿Puede JMP adaptarse a esto y darnos (por ejemplo) predicciones para las tasas de falla en cada esquina de los rangos utilizando el modelo calificado?
¡Muchas gracias por tu ayuda!
Mejor,
I
El DOE (diseño compuesto central) original respaldaba el ajuste de un modelo complejo (predictor lineal) con efectos de primer orden, segundo orden e interacción. (Tenga en cuenta que hay otros métodos de diseño que dan como resultado otros diseños que también admitirían este modelo). Usar solo el confirmatorio para ajustar el mismo modelo puede plantear problemas de regresión. Las ejecuciones de confirmación no son necesariamente suficientes para respaldar el ajuste adecuado de un modelo de este tipo o en absoluto.
¿Puede compartir los dos conjuntos de datos como tablas JMP? ¿Se pueden anonimizar los datos?
