Kann ich ein Experiment aus DSD entfernen?Ich möchte DSD verwenden, um 7 Parameter mit 24 Experimenten zu untersuchen. Ich kann jedoch nur 21 oder 25 Experimente durchführen. Ich habe 24 Versuchsgeräte und möchte sie alle nutzen. Kann ich 25 Durchläufe planen, aber nur 24 durchführen? Mir ist aufgefallen, dass ich das endgültige Modell nicht anpassen kann, wenn ich einen der Durchläufe lösche. Kann ich stattdessen die schrittweise Methode verwenden, um das Modell anzupassen?
Es gibt noch einen weiteren Fall: Wie kann das Modell ausgeführt werden, wenn ein Durchlauf fehlschlägt? Die Wiederholung des fehlgeschlagenen Experiments ist sehr zeitaufwändig und stellt für unser Team eine große Hürde bei der Verwendung von DSD dar.
Vielen Dank für Ihre Hilfe.
Erweiterte statistische ModellierungVersuchsplanungBetreff: Kann ich ein Experiment aus DSD entfernen?Meiner Meinung nach wäre das genauso, als würde ein Lauf der 25 ein Fehlschlag sein. Möglicherweise können Sie das endgültige Passformmodell nicht verwenden, aber Sie können Ihr Design sicherlich mit anderen Methoden modellieren.
Hoffentlich haben Sie Material, um das Modell zu überprüfen.
Betreff: Kann ich ein Experiment aus DSD entfernen?Hi @JMPLearner_2022 ,
Die Antwort von @louv ist sehr gut.
Nur um noch ein paar Fragen zu Ihrem Fall und einige Lösungen hinzuzufügen:
- Haben Sie versucht, mehrere Arten von Designs zu erstellen, um sie entsprechend Ihrem Ziel zu vergleichen? Möglicherweise könnten optimale Designs (wie Alias-Optimal-Designs, bei denen die Schätzbarkeit von Wechselwirkungen und quadratischen Effekten auf "wenn möglich" festgelegt ist) eine gute Wahl sein, da sie mehr Flexibilität für die Modellierung und die Anzahl der zu realisierenden Experimente bieten.
- Eine andere Option wäre, die DSD mit 21 Läufen zu generieren, aber 3 randomisierte Wiederholungsläufe (und/oder Mittelpunkte?) hinzuzufügen, um die 24 Läufe zu haben, die Sie haben möchten.
- Wenn Sie ein Experiment aus Ihren 25 DSD-Läufen entfernen, verlieren Sie sicherlich an Optimalität, statistischer Aussagekraft und Präzision der Parameterschätzungen, aber wie Sie und louv feststellten, könnte die Verwendung anderer Modellierungstechniken Ihnen bei der Analyse Ihrer DoE-Ergebnisse helfen.
Für diese drei Optionen empfehle ich Ihnen dringend, die verschiedenen Designs mit der Plattform „Designs vergleichen“ im Menü „DoE -> Design Diagnostics“ zu überprüfen und zu vergleichen. Dies wird Ihnen helfen, die beste Wahl zu treffen, abhängig von Ihren Einschränkungen und Ihrem experimentellen Budget.
Eine letzte Idee zur vollständigen Nutzung der DoE-Ergebnisse (selbst im Fall eines fehlenden Laufs) wäre die Verwendung von SVEM, um Parameterschätzungen so präzise wie möglich zu machen. Sie können sich die Präsentation von Simon Stelzig ansehen, in der einige Fälle mit unterschiedlichen unvollständigen Designs vorgestellt werden, die aber durch die Verwendung von SVEM relevante und interessante Modelle erhalten, hier: SVEM (Self-Validated Ensemble Modeling): Ein Weg zu DOEs mit komplexen Modellen ... - JMP User Community
Hoffe das wird dir helfen,
Betreff: Kann ich ein Experiment aus DSD entfernen?Hi @Sieger & @louv , vielen Dank für Ihre schnelle Antwort.
Wie Sie sagten, kann ich 21 Läufe plus 3 Wiederholungen auswählen, um zu unseren 24 Geräten zu passen. Ich habe auch andere Methoden verglichen, fand aber, dass DSD die beste Lösung ist. Das kundenspezifische Design benötigt mindestens zwei Blöcke, um den Haupteffekt und die partielle Wechselwirkung und Krümmung zu untersuchen, was im Vergleich zum herkömmlichen Screening zuerst und dann zur Optimierung nicht gut ist. Der Vorteil ist, wenn nur drei Faktoren im Modell signifikant sind, kann ich die Daten mit Haupteffekt, Wechselwirkung und Krümmung anpassen. Meine einzige Sorge ist, dass die Leistung im Krümmungsterm nicht hoch genug ist (= 0,264). Soll ich das Experiment erweitern oder reicht es aus?
Vielen Dank für Ihre erneuten Antworten.
Betreff: Kann ich ein Experiment aus DSD entfernen?Hi @JMPLearner_2022 ,
Einzelheiten zur Stromversorgung finden Sie in den Antworten @Phil_Kay und ich habe Ihnen zu einem früheren Thema gegeben: Gelöst: Sollte ich die Leistungsanalyse in DOE in Betracht ziehen? - JMP-Benutzergemeinschaft
In Ihrem speziellen Fall ist es normal, für quadratische Effekte eine geringere Leistung zu haben als für Haupteffekte in einem DSD, aber schwer zu sagen, ob sie "hoch genug" ist.
Mein praktischer Rat wäre:
- Führen Sie Ihr ursprüngliches Design aus und führen Sie die Modellierung durch.
- Bereiten Sie einige Validierungspunkte vor und führen Sie sie aus (mit Einstellungen, die im DoE nicht vollständig getestet wurden, z. B. in einem Interessenbereich). Diese Validierungspunkte können Teil des erweiterten Designs sein (= einige der neuen Punkte, die von JMP empfohlen werden, wenn Sie Ihr ursprüngliches Design erweitern), um kein experimentelles Budget/Zeit zu verlieren.
- Vergleichen Sie tatsächliche Werte mit vorhergesagten Werten an Ihren Validierungspunkten. Scheint das Modell für Ihr System angemessen zu sein? Ist das Modell für Ihr Ziel/Ihren Zweck geeignet?
Wenn Ihr anfängliches Budget 24 Läufe beträgt, wäre es vielleicht ein guter Kompromiss, die von JMP vorgeschlagene vollständige DSD mit 21 Läufen und 3 Punkte aus der erweiterten DSD als Validierungspunkte auszuführen, um zu überprüfen, ob das erste Modell für Ihre Anforderungen ausreicht.
Hoffe es hilft dir,
