Unzulässige Kombinationen und BeschränkungenHi,
In meinem kundenspezifischen DOE-Design. Wenn einige Kombinationen machbar sind, aber basierend auf der Literatur nicht so effektiv sind, sollte ich sie zu einer unzulässigen Kombination machen? Hat es negative Auswirkungen auf das Design oder die Analyse, wenn ich die Kombination ausschließe?
Dh. Von sieben Faktoren sollen zwei Faktoren (Stufe 0 und 1) zusammen besser funktionieren als allein. Gibt es negative Auswirkungen, wenn die Kombinationen von (0,1) und (1,0) ausgeschlossen werden?
Angenommen, ich mache genug Läufe, um eine Vorhersagevarianz <1 zu erhalten.
Vielen Dank!
DAMHIRSCHKUHBetreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenIch gehe davon aus, dass alle Faktoren kontinuierlich sind, einschließlich der Skalierung. Für diesen Fall können Sie eine lineare Beschränkung verwenden. Verwenden Sie eine einfache faktorielle Kombination der Faktoren. Wenn beispielsweise nur zwei Faktoren beteiligt sind, würden Sie die Endpunkte definieren, z. B. (0,1) und (1,0). Diese beiden Punkte definieren eine Linie, eine Grenze, von der Sie auf einer Seite bleiben möchten. Sie können die benötigten Koeffizienten durch Anpassen eines linearen Modells erhalten. Erweitern Sie diesen Ansatz auf drei Faktoren.
Betreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenHier noch ein Gedanke zu einem ähnlichen Thema. Angenommen, für zwei verschiedene Faktoren ist es nicht möglich, sie im vollen Maßstab zusammen auszuführen, und nur möglich, sie als (0,1) oder (1,0) auszuführen. Es ist jedoch möglich, diese beiden Faktoren in kleinem Maßstab zusammen durchzuführen (1,1). Wenn ich das Design darauf beschränke, (1,1) nicht zuzulassen, erhöht es die Vorhersagevarianz. Es ist also sinnvoll, die (1,1)-Kombination in das Screening-Design aufzunehmen, da ich es in kleinem Maßstab durchführen werde, richtig?
Betreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenDas macht Sinn. Vielen Dank!
Betreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenDu sagtest, " Wenn einige Kombinationen machbar sind, aber basierend auf der Literatur nicht so effektiv sind, sollte ich sie zu einer unzulässigen Kombination machen? " Diese Frage zeigt, dass Sie eine „testende“ Denkweise haben, keine „experimentierende“ Denkweise. Eine Antwort gibt ein Test. Ein Experiment liefert ein Modell (viele Antworten). Es geht nicht um „richtig oder falsch“. Es geht darum, sich über seinen Zweck im Klaren zu sein. Abhängig von Ihrem Ziel kann jede Denkweise richtig sein. Sie können so lange testen, bis Sie das Gewünschte gefunden haben („Versuch und Irrtum“), oder Sie können ein geplantes Experiment durchführen, ein Modell anpassen und das Modell verwenden, um den Raum zu erkunden, um das Gewünschte zu finden.
Sie fügen Einschränkungen hinzu, wenn einige Bedingungen im regulären Designraum unmöglich oder gefährlich sind oder das untersuchte Phänomen verändern würden. Andernfalls möchten Sie den gesamten Designraum so effizient und effektiv wie möglich beobachten. Weil Sie die Modellparameter schätzen möchten.
Ein gutes Experiment wird sowohl gute als auch schlechte Reaktionen hervorrufen. Auf diese Weise haben Sie ein realistisches Modell, das die gesamte Bandbreite der Ergebnisse vorhersagen kann.
Du sagtest, " Von sieben Faktoren sollen zwei Faktoren (Level 0 und 1) besser zusammen als alleine funktionieren. " Diese Beobachtung weist darauf hin, dass ein Wechselwirkungseffekt bei der Antwort wichtig ist. Eliminieren die Kombinationen von (0,1) und (1,0) machen es unmöglich, diese Wechselwirkung zu modellieren. Ohne diese Kombinationen fehlen den Daten die notwendigen Informationen.
