Hola,
Diseñé un conjunto de experimentos usando Latin Hypercube Design (3 Factores), ejecuté todas las simulaciones (simulaciones CFD) y ahora estoy analizando las respuestas usando el Proceso Gaussiano.
¿Qué significa cada término en la tabla denominada Informe modelo?
Creo que los números más grandes (por ejemplo, en la columna del efecto principal) significan que el factor tiene un efecto más importante en la respuesta. ¿Está bien? Por ejemplo, en esta figura, el factor más importante sería la dirección del viento y el efecto de la distancia de separación no afecta significativamente la respuesta. ¿Está bien esta interpretación?
¿Cómo debo interpretar las columnas de sensibilidad theta y total?
Me gustaría que el método de análisis no solo me diera la ecuación de correlación (modelo), sino también una especie de cribado, apuntando a los factores más relevantes del problema. ¿Hay algún otro análisis que pueda ser mejor para esto que el Proceso de Gauss?
¿Cómo debo analizar si el modelo se ajusta bien a los resultados al usar el proceso Gaussiano, hay algún criterio o regla general que debo seguir?
Soy nuevo en el uso de JMP y Gaussian Process, así que perdónenme si mis preguntas son demasiado básicas.
