Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Sto usando JMP 14.3 per ottimizzare un flusso di lavoro con 6 variabili di input e 3 livelli (in allegato il file con la tabella dati). La mia idea è usare JMP per ottenere la migliore combinazione delle 6 variabili che mi dà il miglior risultato di output ma eseguendo il minor numero di esperimenti.
Mi sembra che l'opzione migliore sia realizzare un progetto di screening definitivo per vedere gli effetti principali. Ho definito la mia tabella fattoriale con i valori estremi (minimo e massimo per ogni variabile) e ho creato la tabella degli esperimenti da eseguire. La tabella generata propone 17 esperimenti.
Per diverse settimane ho eseguito i 17 esperimenti e ho aggiunto i risultati (Y) nella tabella allegata. Con questi dati ho aggiustato lo screening e ho ottenuto che 4 delle variabili sono statisticamente significative. Ho selezionato nel profilatore di previsione: Ottimizzazione e desiderabilità > Massimizza desiderabilità, per ottenere la combinazione ottimale di fattori.
A questo punto ho diverse domande:
1. Quali valori/livelli dovrei scegliere per i valori non significativi?. Potrei scegliere qualcuno di loro?.
2. Vorrei creare un modello per prevedere o stimare l'output (Y) in base ai valori selezionati dei fattori. Come potrei farlo?. Posso simulare un numero maggiore di valori?.
3. Posso ottenere un'equazione (o una formula dal modello)?.
Grazie mille.
Distinti saluti,
Wardiam
DOERe: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Grazie mille per i tuoi commenti statman 
Wardiam
Re: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Alcuni commenti:
1. Per prima cosa permettetemi di sottolineare che c'è una differenza tra la significatività statistica (che si controlla da come si esegue l'esperimento e il modello che si utilizza) e la significatività pratica. Senza sapere quanto di un cambiamento in Y sia di importanza pratica, l'analisi sarà subottimale.
2. Per quanto riguarda i fattori che sono considerati statisticamente insignificanti, puoi interpretarlo come Visti i livelli a cui hai fatto il test , tali fattori non hanno l'influenza degli altri fattori nel modello. Se puoi dedurre o estrapolare questi risultati è più una questione ingegneristica/scientifica che statistica.
3. Utilizzare sempre Rsquare Adj come predefinito. RSquare aumenterà sempre con l'aggiunta di gradi di libertà al modello, ma il punto è determinare RSquare con termini considerati significativi. Questo è ciò che rappresenta RSquare Adj. Se ci sono differenze tra RSquare e RSquare Adj è un'indicazione di un modello sopra specificato. Oh, a proposito, questo non ha nulla a che fare con il fatto che il modello sarà utile in futuro o in uno spazio di inferenza diverso.
4. Nella scelta del modello "migliore" è necessario tenere conto di una serie di considerazioni. RSquare, RMSE, Residui, Valutazione pratica, ecc.
5. L'esecuzione di repliche è una tecnica eccellente per testare l'adeguatezza del modello. L'uso del metodo di blocco può essere molto utile per esplorare l'effetto del "rumore" e in alcuni casi per determinare se gli effetti stimati nella prima replica (Blocco = -1) si ripetono su diverse condizioni di rumore (Blocco = 1). Questo è uno degli scopi previsti, per vedere se gli effetti fattoriali sono robusti al rumore. IMHO, il blocco dovrebbe essere ben ponderato prima della sperimentazione, ma potresti essere in grado di recuperare alcune informazioni utili come tentativo a posteriori.
6. Sembra che avresti potuto eseguire una risoluzione. III fattoriale frazionario con fattori a 2 livelli in 8 trattamenti (contro il DSD) e ha ottenuto gli stessi risultati. Avresti potuto salvare le corse e usarle per repliche aggiuntive... il senno di poi è sempre 20-20
Re: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Caro Marco e Statman,
Grazie mille per le tue risposte. Ho esaminato attentamente tutto l'aiuto disponibile sul tuo link DSD e ho già capito meglio molte delle domande che avevo.
Ci sono ancora alcune domande che vorrei discutere con te e vedere se puoi chiarirle per me.
Dopo aver eseguito il DSD e aver eseguito il modello, considera solo 4 dei 6 fattori come significativi ("attivi"). So che gli effetti degli altri due fattori non sono rilevanti (tensione e temperatura) ma nel mio protocollo sperimentale quei 2 fattori devono esserlo perché sono elementi necessari (quello che non sapevo era il loro livello ottimale). Seguendo il riepilogo degli effetti principali, potrei considerare uno qualsiasi dei livelli introdotti per quei fattori perché non influirebbe sull'output, è corretto?
Sulla base della piattaforma di adattamento, ho ottenuto un RSq = 0,94 ma quando salvo i valori previsti in una nuova colonna vedo che alcuni sono lontani dai valori osservati. Come potrei adattare meglio il modello?. Dovrei usare più corse?.
Avevo pensato di fare una replica delle corse proposte nella tabella generata, in questo caso devo attivare l'opzione di blocco nel progetto?. In tal caso, dovrei aggiungere un fattore categoriale che si riferisca a ciascuna replica?.
Infine, ho già visto che utilizzando la piattaforma di screening fit definitivo ottengo una formula del modello che è quella che volevo e posso aggiungere alla tabella una colonna con i valori previsti. È grande.
Grazie mille per il tuo aiuto e perdonami per aver posto queste domande da principiante.
Wardiam
Re: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Mark ti ha già dato indicazioni appropriate. Voglio solo commentare il tuo obiettivo: " Penso che il mio studio sia una situazione di screening poiché ho più variabili da testare e cerco la combinazione ottimale di tutte quelle variabili ottenere il miglior risultato . Questo è l'obiettivo principale ."
Questo non è l'intento di un progetto di screening. Per ribadire i commenti di Mark, lo scopo di un progetto di screening è quello di determinare quale sottoinsieme dell'intero insieme è degno di ulteriori indagini . Questo non è un test in cui stai cercando di "scegliere il vincitore", ma un esperimento per fornire informazioni sulle relazioni causali tra le variabili predittive e le variabili di risposta. L'iterazione è quasi sempre richiesta. Proseguire.
Re: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Uno dei principi di screening più importanti è la scarsità di effetti. Significa che ti aspetti di eliminare almeno la metà dei fattori attraverso lo screening. I progetti di screening sono economici grazie a questo principio. Non forniscono i dati necessari per adattare il modello a tutti i termini.
Ho già spiegato il processo di selezione e sfruttamento del modello. Specifica quale passaggio non è chiaro.
Hai visto la documentazione per DSD? Inizia qui .
Re: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Caro Marco,
grazie per avermi risposto. In effetti, penso che il mio studio sia una situazione di screening poiché ho più variabili da testare e cerco la combinazione ottimale di tutte quelle variabili per ottenere il miglior risultato . Questo è l'obiettivo principale .
Ma allo stesso tempo stavo approfittando della mia domanda nel forum per sapere se un'analisi aggiuntiva degli stessi dati mi avrebbe permesso di ottenere uno schema o una formula che potesse prevedere in futuro se cambio i valori delle variabili cosa sarebbe l'output atteso senza eseguire l'esperimento. Questa seconda domanda è più curiosa e sarebbe secondaria.
Potresti aiutarmi per favore?.
Grazie per l'aiuto.
Wardiam
Re: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Inoltre, non hai specificato se la tua situazione è uno studio di screening. Il DSD, come qualsiasi progetto di screening, assume i principi chiave di screening.
Re: Come interpretare correttamente un progetto di screening definitivo (DSD)Hai visto il comando Adatta screening definitivo nel menu DOE? Questa piattaforma esegue un'analisi completamente automatizzata e seleziona per te il modello migliore. È quindi possibile passare alla piattaforma Adatta ai minimi quadrati facendo clic sul pulsante Crea modello o Esegui modello. Puoi utilizzare Prediction Profiler per esplorare la risposta o ottimizzare la risposta. È possibile salvare il modello adattato come una nuova formula di colonna.
Hai letto la guida JMP > Guida > Documentazione > Adattamento dei modelli lineari?
