Puis-je supprimer une expérience du DSD ?Je souhaite utiliser la méthode DSD pour étudier 7 paramètres avec 24 expériences. Cependant, je ne peux réaliser que 21 ou 25 expériences. Je dispose de 24 dispositifs expérimentaux, je souhaite donc les utiliser tous. Puis-je concevoir 25 essais, mais n'en exécuter que 24 ? J'ai remarqué que si je supprime un essai, je ne peux pas utiliser le modèle définitif. Puis-je utiliser la méthode pas à pas pour ajuster le modèle ?
Il existe un autre cas : comment exécuter le modèle en cas d'échec ? Relancer l'expérience échouée prend beaucoup de temps, ce qui constitue un obstacle majeur pour notre équipe qui souhaite utiliser DSD.
Merci beaucoup pour votre aide.
Modélisation statistique avancéePlan d'expériencesRe : Puis-je supprimer une expérience de DSD ?À mon avis, ce serait comme si une manche sur les 25 était une manche ratée. Vous ne pourrez peut-être pas utiliser le modèle d'ajustement définitif, mais vous pourrez certainement modéliser votre conception en utilisant d'autres méthodes.
J'espère que vous avez du matériel pour vérifier le modèle.
Re : Puis-je supprimer une expérience de DSD ?Salut @JMPLearner_2022 ,
La réponse de @louv c'est très bien.
Juste pour ajouter un peu plus de questions sur votre cas et quelques solutions :
- Avez-vous essayé de générer plusieurs types de designs pour les comparer en fonction de votre cible ? Peut-être que les conceptions optimales (comme les conceptions Alias-Optimales, avec des interactions et des termes d'effets quadratiques estimabilité fixée à "si possible") pourraient être un bon choix, offrant plus de flexibilité pour la modélisation et le nombre d'expériences à réaliser.
- Une autre option serait de générer le DSD à 21 passages, mais d'ajouter 3 passages répétés aléatoires (et/ou des points centraux ?) afin d'avoir les 24 passages que vous aimeriez avoir.
- Supprimer une expérience de vos 25 exécutions DSD vous fera certainement perdre de l'optimalité, de la puissance statistique et de la précision des estimations de paramètres, mais comme vous et louv l'avez indiqué, l'utilisation d'autres techniques de modélisation pourrait vous aider à analyser vos résultats DoE.
Pour ces trois options, je vous recommande vivement de vérifier et de comparer les différentes conceptions à l'aide de la plate-forme "Comparer les conceptions" dans le menu "DoE -> Design Diagnostics". Cela vous aidera à faire le meilleur choix en fonction de vos contraintes et de votre budget expérimental.
Une dernière idée pour exploiter pleinement les résultats du DoE (même en cas d'exécution manquante) serait d'utiliser SVEM afin d'obtenir le plus de précision possible sur les estimations des paramètres. Vous pouvez regarder la présentation de Simon Stelzig présentant quelques cas avec différents designs incomplets, mais obtenant des modèles pertinents et intéressants avec l'utilisation de SVEM ici : SVEM (Modélisation d'ensemble auto-validée) : une voie vers des DOE avec des modèles complexes... - Communauté d'utilisateurs JMP
J'espère que ceci vous aidera,
Re : Puis-je supprimer une expérience de DSD ?Salut @Victor & @louv , merci beaucoup pour votre réponse rapide.
Comme vous l'avez dit, je peux choisir 21 séries plus 3 répliques pour s'adapter à nos 24 appareils. J'ai également comparé d'autres méthodes mais j'ai trouvé que DSD était la meilleure solution. La conception personnalisée nécessite au moins deux blocs pour étudier l'effet principal et l'interaction et la courbure partielles, ce qui n'est pas bon en comparaison avec le dépistage traditionnel d'abord, puis l'optimisation. L'avantage est que si seulement trois facteurs sont significatifs dans le modèle, je peux ajuster les données avec l'effet principal, l'interaction et la courbure. Mon seul souci est que la puissance du terme de courbure n'est pas assez élevée (=0,264), dois-je augmenter l'expérience ou c'est suffisant ?
Merci encore pour vos réponses.
Re : Puis-je supprimer une expérience de DSD ?Salut @JMPLearner_2022 ,
Pour plus de détails sur la puissance, vous pouvez relire les réponses @Phil_Kay et je vous ai donné sur un sujet précédent : Résolu : Dois-je envisager l'analyse de puissance dans le DOE ? - Communauté d'utilisateurs JMP
Dans votre cas spécifique, il est normal d'avoir une puissance plus faible pour les effets quadratiques que pour les effets principaux dans un DSD, mais difficile de dire si elle est "suffisamment élevée".
Mon conseil pratique serait :
- Exécutez votre conception originale et faites la modélisation,
- Préparez et exécutez des points de validation (avec des paramètres non entièrement testés dans le DoE, dans une zone d'intérêt par exemple). Ces points de validation peuvent faire partie de la conception augmentée, (= certains des nouveaux points recommandés par JMP lorsque vous augmentez votre conception originale), afin de ne perdre aucun budget/temps expérimental.
- Comparez les valeurs réelles aux valeurs prédites sur vos points de validation. Le modèle vous semble-t-il adapté à votre système ? Le modèle est-il adapté à votre cible/objectif ?
Si votre budget initial est de 24 exécutions, un bon compromis serait peut-être d'exécuter le DSD complet de 21 exécutions proposé par JMP, et 3 points du DSD augmenté comme points de validation, pour vérifier si le premier modèle est suffisant pour vos besoins.
En espérant que cela vous aidera,
