Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)J'utilise JMP 14.3 pour optimiser un flux de travail avec 6 variables d'entrée et 3 niveaux (ci-joint le fichier avec le tableau de données). Mon idée est d'utiliser JMP pour obtenir la meilleure combinaison des 6 variables qui me donne le meilleur résultat de sortie mais en effectuant le moins d'expériences.
Il me semble que la meilleure option est de faire un plan de dépistage définitif pour voir les principaux effets. J'ai défini ma table de facteurs avec les valeurs extrêmes (minimum et maximum pour chaque variable) et j'ai créé la table des expériences à réaliser. Le tableau généré propose 17 expériences.
Pendant plusieurs semaines j'ai réalisé les 17 expériences et j'ai ajouté les résultats (Y) dans le tableau ci-joint. Avec ces données j'ai ajusté le dépistage et j'ai obtenu que 4 des variables soient statistiquement significatives. J'ai sélectionné dans le profileur de prédiction : Optimisation et Désirabilité > Maximiser la Désirabilité, pour obtenir la combinaison de facteurs la plus optimale.
A ce stade j'ai plusieurs questions :
1. Quelles valeurs/niveaux dois-je choisir pour les valeurs non significatives ?. Puis-je choisir l'un d'eux?.
2. Je souhaite créer un modèle pour prédire ou estimer la sortie (Y) en fonction des valeurs sélectionnées des facteurs. Comment pourrais-je faire cela?. Puis-je simuler un plus grand nombre de valeurs ?.
3. Pourrais-je obtenir une équation (ou une formule du modèle) ?.
Merci beaucoup.
Meilleures salutations,
Wardiam
BICHERe : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)Merci beaucoup pour vos commentaires statman 
Wardiam
Re : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)Certains commentaires:
1. Permettez-moi d'abord de souligner qu'il existe une différence entre la signification statistique (que vous contrôlez par la manière dont vous exécutez l'expérience et le modèle que vous utilisez) et la signification pratique. Sans savoir dans quelle mesure un changement de Y a une signification pratique, l'analyse sera sous-optimale.
2. En ce qui concerne les facteurs jugés statistiquement non significatifs, vous pouvez interpréter cela comme Compte tenu des niveaux auxquels vous avez testé , ces facteurs n'ont pas l'influence des autres facteurs du modèle. Que vous puissiez déduire ou extrapoler ces résultats est plus une question d'ingénierie/scientifique qu'une question statistique.
3. Utilisez toujours Rsquare Adj par défaut. Les RSquares augmenteront toujours avec l'ajout de degrés de liberté au modèle, mais le but est de déterminer le RSquare avec des termes considérés comme significatifs. C'est ce que représente RSquare Adj. S'il existe des différences entre RSquare et RSquare Adj, cela indique un modèle surspécifié. Oh, et au fait, cela n'a rien à voir avec le fait que le modèle sera utile à l'avenir ou dans un espace d'inférence différent.
4. Lors du choix du "meilleur" modèle, un certain nombre de considérations doivent être prises en compte. RSquare, RMSE, résidus, évaluation pratique, etc.
5. L'exécution de répétitions est une excellente technique pour tester l'adéquation du modèle. L'utilisation de la méthode de blocage peut être très utile pour explorer l'effet du "bruit" et, dans certains cas, pour déterminer si les effets estimés dans la première répétition (Bloc = -1) se répètent dans différentes conditions de bruit (Bloc = 1). C'est l'un des objectifs visés, pour voir si les effets des facteurs sont robustes au bruit. À mon humble avis, le blocage doit être bien pensé avant l'expérimentation, mais vous pourrez peut-être récupérer des informations utiles en tant que tentative a posteriori.
6. On dirait que vous auriez pu lancer une Res. III factoriel fractionnaire avec des facteurs à 2 niveaux dans 8 traitements (vs le DSD) et a obtenu les mêmes résultats. Vous auriez pu enregistrer des analyses et les utiliser pour des répétitions supplémentaires... le recul est toujours de 20 à 20
Re : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)Cher Mark et statman,
Merci beaucoup pour vos réponses. J'ai passé en revue attentivement toute l'aide disponible sur votre lien DSD et j'ai déjà mieux compris bon nombre des questions que je me posais.
Il y a encore quelques questions dont j'aimerais discuter avec vous et voir si vous pouvez les clarifier pour moi.
Après avoir fait le DSD et exécuté le modèle, ne considérez que 4 des 6 facteurs comme significatifs ("actifs"). Je sais que les effets des deux autres facteurs ne sont pas pertinents (tension et température) mais dans mon protocole expérimental ces 2 facteurs doivent l'être car ce sont des éléments nécessaires (ce que je ne savais pas était leur niveau optimal). Après le résumé des effets principaux, je pourrais considérer n'importe lequel des niveaux introduits pour ces facteurs car cela n'affecterait pas la sortie, est-ce correct ?.
Sur la base de la plateforme d'ajustement, j'ai obtenu un RSq = 0,94 mais lorsque j'enregistre les valeurs prédites dans une nouvelle colonne, je vois que certaines sont loin des valeurs observées. Comment pourrais-je mieux adapter le modèle?. Dois-je utiliser plus de pistes ?.
J'avais pensé à faire une réplique des exécutions proposées dans la table générée, dans ce cas, dois-je activer l'option de blocage dans la conception ?. Si oui, dois-je ajouter un facteur catégoriel faisant référence à chaque réplique ?.
Enfin, j'ai déjà vu qu'en utilisant la plate-forme de filtrage définitif d'ajustement, j'obtiens une formule du modèle qui correspond à ce que je voulais et je peux ajouter au tableau une colonne avec les valeurs prédites. C'est super.
Merci beaucoup pour votre aide et pardonnez-moi de poser ces questions de débutant.
Wardiam
Re : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)Mark vous a déjà donné la direction appropriée. Je veux juste commenter votre objectif : " Je pense que mon étude est une situation de dépistage puisque j'ai plusieurs variables à tester et je recherche la combinaison optimale de toutes ces variables pour obtenir le meilleur rendement . C'est l'objectif principal ."
Ce n'est pas l'intention d'une conception de dépistage. Pour reprendre les commentaires de Mark, le but d'un plan de criblage est de déterminer quel sous-ensemble de l'ensemble complet mérite une enquête plus approfondie . Ce n'est pas un test où vous essayez de "choisir le gagnant", mais une expérience pour donner un aperçu des relations causales entre les variables prédictives et les variables de réponse. L'itération est presque toujours nécessaire. Poursuivre.
Re : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)L'un des principes de dépistage les plus importants est la rareté des effets. Cela signifie que vous vous attendez à éliminer au moins la moitié des facteurs grâce au dépistage. Les conceptions de criblage sont économiques grâce à ce principe. Ils ne fournissent pas les données nécessaires pour ajuster le modèle avec tous les termes.
J'ai déjà expliqué le processus de sélection et d'exploitation du modèle. Veuillez préciser quelle étape n'est pas claire.
Avez-vous vu la documentation de DSD ? Il commence ici .
Re : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)Cher Mark,
Merci d'avoir répondu. En effet, je pense que mon étude est une situation de dépistage puisque j'ai plusieurs variables à tester et je cherche la combinaison optimale de toutes ces variables pour obtenir le meilleur rendement . C'est l'objectif principal .
Mais en même temps, je profitais de ma question dans le forum pour savoir si une analyse supplémentaire des mêmes données me permettrait d'obtenir un modèle ou une formule qui pourrait prédire dans le futur si je change les valeurs des variables ce que serait la sortie attendue sans effectuer l'expérience. Cette deuxième question est plus curieuse et serait secondaire.
Pourrais-tu m'aider s'il te plait?.
Merci de votre aide.
Wardiam
Re : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)De plus, vous n'avez pas précisé si votre situation est une étude de dépistage. Le DSD, comme toute conception de dépistage, suppose les principes de dépistage clés.
Re : Comment interpréter correctement un plan de dépistage définitif (DSD)Avez-vous vu la commande Fit Definitive Screening dans le menu DOE ? Cette plateforme effectue une analyse entièrement automatisée et sélectionne pour vous le meilleur modèle. Vous pouvez ensuite accéder à la plate-forme Fit Least Squares en cliquant sur le bouton Make Model ou Run Model. Vous pouvez utiliser Prediction Profiler pour explorer la réponse ou optimiser la réponse. Vous pouvez enregistrer le modèle ajusté en tant que nouvelle formule de colonne.
Avez-vous lu le guide JMP > Aide > Documentation > Ajustement de modèles linéaires ?
