Quel est l'impact de l'évaluation du modèle DoE sur le modèle final après l'expérience ?Salut les gens,
J'ai plusieurs questions sur le DoE, pourriez-vous s'il vous plaît y répondre ? Merci beaucoup.
1) En raison des contraintes de l'expérience, puis-je ajuster manuellement la valeur du point central, par exemple (-1) = 10, (+1) = 12, (0) = 11. Mais (0) = 11 n'est pas un bon point central, peut-être Je passe à 10,5 dans le design ? Quel impact ce changement aura-t-il sur l’analyse des données et le modèle final ainsi que sur la prédiction du modèle ? et si j'utilisais (0)= 11,5 dans l'expérience suivante tout en gardant (-1)= 10, (+1)= 12 ?
2) Quel est l'impact des valeurs de l'évaluation du modèle telles que l'analyse de puissance, la confusion et la variance prévue sur le modèle final une fois que j'ai collecté toutes les données expérimentales ? Supposons que la puissance pour une interaction soit seulement = 0,2 par rapport à une autre puissance de conception = 0,8, quel sera le résultat potentiel ?
Merci beaucoup encore une fois.
Conception d'expériencesRe : Quel est l'impact de l'évaluation du modèle DoE sur le modèle final après l'expérience ?Voici mon avis sur vos questions :
Vous n'avez pas articulé le type spécifique de conception, factoriel complet/fractionnel plus points centraux, ?-optimal, Taguchi (j'espère que non), ou une autre conception, donc mes réponses pourraient changer un peu en fonction de votre conception spécifique... mais généralement Voici:
1) Vous pouvez mettre le "point central" n'importe où. Comment cela aura-t-il un impact sur l'analyse, je suppose, et ce n'est qu'une supposition, "pas beaucoup". Comment est-ce pour la spécificité? Vous perdrez un peu d'équilibre dans l'espace de conception... mais ce n'est généralement pas un facteur décisif. Le modèle final est plus dicté par la conception spécifique qu'autre chose... mais d'une manière générale, l'endroit où vous placez un point central n'a pas un impact énorme sur la structure du modèle final et les termes estimables.
2) La puissance, la confusion et la variance prédite sont établies avant de collecter les données. Le fait de collecter les données, c'est-à-dire d'exécuter l'expérience, n'affecte pas la puissance, la confusion, etc.
Re : Quel est l'impact de l'évaluation du modèle DoE sur le modèle final après l'expérience ?Certaines de mes réflexions à vos questions:
1. Je suis un peu confus... si vous pouvez faire 10 et 12 pourquoi ne pas faire 11 ? Vous n'essayez pas de "choisir un gagnant", mais de créer un DF pour estimer la courbure sur l'espace de conception. "Bien" n'a rien à voir avec cela (et comment savez-vous que 11 n'est pas "bon" ?). Le moins centré le point central, plus l'estimation est biaisée (moins le plan est rotatif). Bien sûr, vous pouvez étudier n'importe quelle partie de l'espace que vous souhaitez, réalisez simplement que vous faites des compromis et que vous biaisez potentiellement les résultats. Attention à l'interprétation de l'analyse. Pourquoi ne pas faire 10.5, 11.5 et 12.5 ?
2. Je ne suis pas sûr non plus de votre 2e question et vous ne trouverez peut-être pas mes commentaires utiles. Vous devrez prendre des décisions concernant la conception de l'expérience lors de la phase de planification. Par exemple : quels effets seront séparés, lesquels seront confondus ou partiellement confondus, quelle quantité pratiquement significative de variation doit être créée, quelle est la variation actuelle du processus et dans quelle mesure est-elle stable, comment le bruit sera-t-il géré (par exemple, erreur de mesure, variations des matières premières, conditions ambiantes, etc.) et, bien sûr, la taille de l'échantillon (je laisserai les critères pour cela à d'autres). De nombreuses questions auxquelles vous devez répondre au stade de la planification sont actuellement inconnues et probablement être estimée. Tout ce que vous pouvez faire, c'est faire preuve de diligence raisonnable. Je recommande fortement la pratique consistant à développer plusieurs plans DOE et à les comparer et à les contraster, en évaluant le potentiel d'acquisition de connaissances par rapport aux ressources nécessaires à l'exécution. Prédisez tous les résultats possibles et ce que vous ferez dans chaque situation... puis lancez-le, analysez-le et comparez les résultats avec les prédictions.
Re : Quel est l'impact de l'évaluation du modèle DoE sur le modèle final après l'expérience ?1. Ceci est une conception personnalisée. La raison pour laquelle nous voulons éviter le centre exact parce qu'il s'agit d'une expérience de durée, nous voulons terminer le travail sur les heures de travail de 20h00 à 17h00. Comme il s'agit d'une expérience très compliquée, nous ne pouvons pas contrôler l'expérience à la même heure tous les jours, c'est pourquoi je me demande si nous pouvons ajuster le point central en fonction de nos heures de travail ?
2. Je savais que l'analyse de puissance, la cofondation, la variance prédite étaient avant la collecte des données. Je veux savoir comment cette conception a un impact sur le modèle final. Disons que la puissance pour l'une des courbures variables dans une conception est de 0,2, une autre conception est de 0,8. La finale a trouvé que cette courbure est significative, cela signifie-t-il que la deuxième conception a un intervalle de confiance étroit en raison de sa puissance élevée dans la conception, tandis que la puissance = 0,2 a un intervalle de confiance très large ? Je veux savoir comment l'évaluation de la conception a un impact sur l'analyse finale des données. Bien sûr, les données finales ne changeront rien pour l'évaluation du modèle.
Re : Quel est l'impact de l'évaluation du modèle DoE sur le modèle final après l'expérience ?Bonjour,
Si vous avez besoin de jouer avec le réglage du niveau "0", c'est OK. Parfois, le milieu entre -1 et 1 ne fonctionne pratiquement pas bien.
Changer l'emplacement du point médian peut perturber la prédiction de la variance dans les diagnostics de conception, mais pas tellement l'analyse.
Lorsque vous cliquez sur le script "Modèle" dans la table de conception DOE pour exécuter le modèle, accédez au menu du triangle rouge en haut à gauche dans la boîte de dialogue de lancement du modèle et désactivez "Polynômes centrés".
L'analyse de puissance dépend d'hypothèses sur lesquelles la plupart des gens n'ont tout simplement pas suffisamment d'informations pour faire des estimations très précises. Si vous utilisez une conception par défaut, ce sera une très bonne conception. Pour avoir une meilleure idée de votre pouvoir, vous devez faire l'expérience de la pensée dure. La moitié inférieure du menu d'évaluation de conception induit une section où vous devez deviner quels seront les résultats de votre expérience. Lorsque vous mettez à jour, les coefficients anticipés et la RMSE sont mis à jour en fonction des suppositions. Maintenant, la puissance est basée sur le nombre d'erreurs possibles et sur vos coefficients.
