Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions de bord de défaillance ?Bonjour,
J'ai réalisé un DoE factoriel complet à deux paramètres pour optimiser les conditions du procédé. Ce DoE était composé de 12 exécutions.
Lors de la modélisation précédente, j'ai vérifié la normalité de la distribution de mes réponses, et mes distributions ne passent pas le test d'ajustement. Deux conditions sur douze sont clairement des conditions de limite de défaillance (elles sont très peu performantes d'un point de vue scientifique) et entraînent une dérive de la distribution (voir en pièce jointe).
Quelle technique de modélisation recommanderiez-vous ? Comment puis-je modéliser au mieux mes données sans répéter l'expérience ?
Merci d'avance pour le soutien !
Claire
Exploration et visualisation des donnéesPlan d'expériencesIngénierie de la qualité et des procédésRe : Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions Edge of Failure ?En ce qui concerne votre exemple, je ne m'en soucierais pas du point de vue de l'hypothèse d'erreurs normalement distribuées. Tout d'abord, si vous deviez générer un échantillon aléatoire de la même taille à partir de la distribution supposée, vous trouverez, assez fréquemment, des "modèles" dans le diagramme des quantiles normaux. Deuxièmement, la grande taille de l'échantillon atténuera probablement l'écart par rapport à la normalité idéale. Troisièmement, la qualité des tests d'ajustement sera significative α proportion du temps sous l'hypothèse nulle (l'ajustement est bon). Si vous effectuez de nombreux tests de ce type et que l'ajustement est toujours bon, vous en obtiendrez toujours qui rejetteront un bon ajustement.
Voir ma réponse précédente sur les réponses dépendant du temps pour voir si elle résout l'autre problème.
Re : Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions Edge of Failure ?Je vous suggère de lire cette note technique JMP sur mesures répétées et voyez si cela convient à votre étude.
Re : Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions Edge of Failure ?J'ai maintenant effectué des distributions sur les résidus et l'une de mes distributions ne passe pas la qualité de l'ajustement (voir pièce jointe).
Il s'agit de la distribution des résidus d'un modèle des moindres carrés standard dépendant du temps ; Il existe plusieurs échantillons d'évolution dans le temps par condition.
Une autre technique de modélisation ou une transformation sur les données est-elle nécessaire ?
Re : Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions Edge of Failure ?Le DoE est composé de 11 points et parmi ces 3 sont des points centraux. Il y a aussi 1 point pour vérifier si le modèle est valide et exclu du modèle.
Oui, je voulais dire 2 facteurs.
Le but est de maximiser une réponse. L'identification des conditions de bord de défaillance est également une information utile pour la compréhension du processus et pour un développement ultérieur.
Re : Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions Edge of Failure ?Merci beaucoup pour votre réponse rapide! Oui, j'ai analysé la normalité des réponses et je me rends compte maintenant avec votre réponse que j'aurais dû plutôt vérifier la normalité des résidus.
Merci de m'avoir réorienté dans la bonne direction !
Re : Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions Edge of Failure ?Pour ajouter un peu aux questions et conseils posés par @Mark_Bailey , lorsque j'ai compté les "points" dans le diagramme de probabilité normale, j'ai compté 11, pas 12, à moins que vous ayez peut-être obtenu des réponses identiques pour l'une des combinaisons de traitement ? Et 12 est en quelque sorte un nombre inhabituel d'exécutions pour un "plan factoriel complet". Si vous avez 2 niveaux spécifiés pour chaque facteur, alors le nombre d'exécutions doit être égal à une puissance de 2. 12 n'est pas une puissance de 2. 3 niveaux par facteur, le nombre d'exécutions doit être égal à une puissance de 3 et ainsi de suite . Peut-être pouvez-vous partager la conception spécifique?
Et quand vous dites « deux paramètres », vous voulez dire « deux facteurs » ? Les paramètres dans un contexte DOE sont généralement un mot utilisé pour décrire les estimations de coefficients pour les termes d'un modèle. Ainsi, selon la structure de votre modèle, vous pourriez ne pas avoir de paramètres (c'est-à-dire, prédire y comme la moyenne générale de vos réponses avec juste un terme d'interception ou des effets principaux, des effets d'interaction, etc.) où chacun de ces effets a son propre "paramètre" unique estimation'. Peut-être pourriez-vous partager votre conception et vos réponses ?
Et un peu sur vos buts et objectifs expérimentaux spécifiques ? Par exemple, si l'un de vos objectifs est de trouver en fin de compte une position de fonctionnement robuste pour les facteurs qui minimisent le risque d '«échec», quoi que cela signifie pratiquement ou physiquement, alors si vous avez 2 réponses sur 12 près du bord de cet «échec ' espace ... eh bien, vous pouvez vraiment être sur quelque chose par rapport à votre problème global en termes d'où éviter les "échecs" dans l'espace des facteurs.
Re : Quelle technique de modélisation DoE utiliser lorsqu'il existe des conditions Edge of Failure ?Voulez-vous dire que vous avez analysé la normalité des réponses ? Il n'y a aucune hypothèse sur la distribution des réponses. L'hypothèse est que les erreurs statistiques du modèle sont normalement distribuées. Les erreurs sont estimées par les résidus. Les parcelles résiduelles sont disponibles dans la plate-forme Fit Least Squares via le menu du triangle rouge, ou vous pouvez dire les résidus, puis utiliser d'autres plates-formes telles que Distribution ou Graph Builder pour les évaluer séparément du processus d'ajustement.
