Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenHallo,
In meinem individuellen DOE-Design. Wenn einige Kombinationen machbar sind, sie aber laut Literatur nicht so effektiv sind, sollte ich sie dann zu einer unzulässigen Kombination machen? Hat es negative Auswirkungen auf das Design oder die Analyse, wenn ich die Kombination ausschließe?
Dh. Von den sieben Faktoren sollen zwei Faktoren (Stufe 0 und 1) gemeinsam besser funktionieren als allein. Gibt es negative Auswirkungen, wenn die Kombinationen von (0,1) und (1,0) ausgeschlossen werden?
Angenommen, ich mache genügend Läufe, um eine Vorhersagevarianz <1 zu erhalten.
Danke!
VersuchsplanungBetreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenIch bin wieder einmal auf dieses Thema gestoßen! Daher muss ich bestimmte Kombinationen nicht zulassen, ABER dadurch verringern sich die Vorhersagevarianz und -stärke erheblich. Wie kann ich das umgehen? Wie kann ich den Ergebnissen vertrauen, wenn die Aussagekraft so niedrig und die Vorhersagevarianz so hoch ist?
Betreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenIch gehe davon aus, dass alle Faktoren kontinuierlich sind, einschließlich der Skalierung. Für diesen Fall können Sie eine lineare Einschränkung verwenden. Verwenden Sie eine einfache faktorielle Kombination der Faktoren. Wenn beispielsweise nur zwei Faktoren beteiligt sind, würden Sie die Endpunkte definieren, beispielsweise (0,1) und (1,0). Diese beiden Punkte definieren eine Linie, eine Grenze, auf deren einer Seite Sie bleiben möchten. Sie können die benötigten Koeffizienten durch die Anpassung eines linearen Modells erhalten. Erweitern Sie diesen Ansatz auf drei Faktoren.
Betreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenHier ist ein weiterer Gedanke zu einem ähnlichen Thema. Nehmen wir an, für zwei unterschiedliche Faktoren ist es in vollem Umfang nicht möglich, sie zusammen auszuführen, sondern nur, sie als (0,1) oder (1,0) auszuführen. Es ist jedoch möglich, diese beiden Faktoren in kleinem Maßstab gemeinsam durchzuführen (1,1). Wenn ich das Design darauf beschränke, (1,1) nicht zuzulassen, erhöht sich die Vorhersagevarianz. Es macht also Sinn, die (1,1)-Kombination in den Screening-Entwurf einzubeziehen, da ich sie in kleinem Maßstab durchführen werde, richtig?
Betreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenDas macht Sinn. Danke schön!
Betreff: Unzulässige Kombinationen und EinschränkungenDu sagtest, " Wenn einige Kombinationen machbar sind, sie aber laut Literatur nicht so effektiv sind, sollte ich sie dann zu einer unzulässigen Kombination machen? " Diese Frage zeigt, dass Sie eine „testende“ und keine „experimentierende“ Denkweise haben. Ein Test gibt Antwort. Ein Experiment liefert ein Modell (viele Antworten). Es geht nicht um „richtig oder falsch“. Es geht darum, sich über Ihr Ziel im Klaren zu sein. Abhängig von Ihrem Ziel kann jede Denkweise richtig sein. Sie können so lange testen, bis Sie das Gesuchte 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 Gesuchte zu finden.
Sie fügen Einschränkungen hinzu, wenn einige Bedingungen im regulären Entwurfsbereich unmöglich oder gefährlich sind oder das untersuchte Phänomen verändern würden. Ansonsten 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 verfügen Sie über ein realistisches Modell, das die gesamte Bandbreite der Ergebnisse vorhersagen kann.
Du sagtest, " Von den sieben Faktoren sollen zwei Faktoren (Stufe 0 und 1) besser zusammenarbeiten als allein. " Diese Beobachtung weist darauf hin, dass ein Interaktionseffekt bei der Reaktion wichtig ist. Eliminieren Die Kombinationen von (0,1) und (1,0) machen es unmöglich, diese Interaktion zu modellieren. Ohne diese Kombinationen fehlen den Daten die notwendigen Informationen.
