DOE – „Reverse“-ModellIch möchte ein DOE-Design erstellen, das zu einem „umgekehrten“ Modell führen soll. Beschreibung der Ein- und Ausgänge:
- 6 Eingänge, die ich während der Experimente steuern kann
- 6 Ausgänge, die ich während der Experimente messen (aber nicht direkt steuern) kann
Das resultierende Modell sollte es mir jedoch ermöglichen, durch Messen der Ausgaben vorherzusagen, was die Eingabe war; daher das „umgekehrte“ Modell.
Gibt es etwas, das ich bei der Gestaltung des Experiments berücksichtigen muss, oder funktioniert ein bestimmter Entwurf auf die eine oder andere Art genauso gut?
VersuchsplanungQualitäts- und ProzesstechnikBetreff: DOE - "Reverse"-ModellHi @ Knekse ,
Theoretisch verstehe ich Ihre Idee, aber in der Praxis kann dies sehr schwierig sein, da Sie keine Beweise oder Gewissheit haben, dass es eine geben würde einzigartig Kombination von Faktorstufen ergibt a einzigartig spezifische Ausgabe (oder haben Sie?).
Um nur ein Beispiel mit den Beispieldaten Kaffeedaten.jmp zu zeigen, können Sie mit nur zwei Faktoren (Zeit und Ladung) auf viele verschiedene Arten eine optimale Kaffeestärke (hier bei 1,30) erreichen: je nachdem, ob die Ladung niedrig ist, mittel oder hoch, Sie müssen nur die Zeit anpassen, um die optimale Kaffeestärke zu erhalten.
Wenn Ihre einzige Information also die Ausgabe ist (hier die Kaffeestärke), haben Sie möglicherweise keine Ahnung, wie Sie diesen bestimmten Wert erhalten haben (mit welcher Kombination von Faktorenstufen).
Und da Sie 6 Eingänge und 6 Ausgänge haben, kann die Komplexität zunehmen.
Ich hoffe, das hilft Ihnen, meinen Standpunkt zu verstehen,
Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimum 1Optimal 1
Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimum 2Optimal 2
Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimum 3Optimal 3
Betreff: DOE - "Reverse"-ModellHi @Victor_G
Danke für die Eingabe. Im Beispiel verknüpfen Sie zwei Eingaben mit einer Ausgabe (Zeit und Ladung zu Stärke). Was ich tun würde, ist die Verknüpfung der 6 Ausgänge mit jedem der Eingänge. Um herauszufinden, was die einzelnen Eingänge gewesen sein könnten, aus den 6 Ausgängen. Das wäre eine etwas andere Situation als das Kaffeebeispiel, das Sie beschreiben?
BR Knekse
Betreff: DOE - "Reverse"-ModellHi @ Knekse ,
Mein Punkt war zu erwähnen, dass Sie, selbst wenn Sie denken, dass Faktor 1 mit Ausgabe 1, Faktor 2 mit Ausgabe 2 usw Lösung mit mehreren möglichen Änderungen der Faktorstufen) und möglicherweise auch Korrelationen zwischen Ihren Ausgaben (eine Änderung einer Ausgabe ist also nicht unabhängig von einer Änderung einer anderen Ausgabe).
Wenn es Ihnen darum geht, genau eine Ausgabe mit einem Faktor zu verknüpfen, würde ich mir zuerst Daten ansehen oder ein DoE erstellen, um zu prüfen, ob diese Hypothese der "Unabhängigkeit" und des Fehlens von Wechselwirkungen auf der Grundlage von Daten akzeptabel und vernünftig erscheint oder nicht.
Ich hoffe das ist klarer,
Re: DOE - "Reverse"-ModellHi @Victor_G
Ich glaube nicht, dass Faktor 1 mit Ausgang 1 verknüpft ist, ganz im Gegenteil. Ich habe Grund zu der Annahme, dass Faktor 1 mit allen Ausgängen verknüpft ist, und dasselbe gilt für die anderen Faktoren.
Ich erwarte auch Wechselwirkungen zwischen den Faktoren, also ist das ein sehr guter Punkt, den man im Hinterkopf behalten sollte.
Danke für den Beitrag 
