Posso rimuovere un esperimento da DSD?Voglio usare DSD per studiare 7 parametri con 24 esperimenti. Tuttavia, posso eseguire solo 21 esperimenti o 25 esperimenti. Ho 24 dispositivi sperimentali, quindi voglio usarli tutti. Posso progettare 25 esperimenti, ma eseguirne solo 24? Ho notato che se elimino uno degli esperimenti, non posso usare il metodo di adattamento del modello definitivo. Posso usare invece il metodo stepwise per adattare il modello?
C'è un altro caso: come eseguire il modello se falliamo un'esecuzione? Rieseguire l'esperimento fallito richiede molto tempo, il che rappresenta un grosso ostacolo per il nostro team nell'utilizzo di DSD.
Grazie mille per il tuo aiuto.
Modellazione statistica avanzataProgettazione degli esperimentiRe: Posso rimuovere un esperimento da DSD?Secondo me sarebbe come avere una corsa su 25 fallita. Potresti non essere in grado di utilizzare il modello definitivo di adattamento, ma sicuramente potresti modellare il tuo design utilizzando altri metodi.
Spero che tu abbia materiale per verificare il modello.
Re: Posso rimuovere un esperimento da DSD?Ciao @JMPLearner_2022 ,
La risposta da @louv è molto buono.
Solo per aggiungere un po' più di domande sul tuo caso e alcune soluzioni:
- Hai provato a generare diversi tipi di design per confrontarli in base al tuo target? Forse i progetti ottimali (come i progetti Alias-Ottimi, con interazioni e termini di effetti quadratici stimati come "se possibile") potrebbero essere una buona scelta, offrendo maggiore flessibilità per la modellazione e il numero di esperimenti da realizzare.
- Un'altra opzione sarebbe quella di generare il DSD da 21 corse, ma aggiungere 3 corse replicate casuali (e/o punti centrali?) Per avere le 24 corse che vorresti avere.
- Rimuovere un esperimento dal tuo DSD a 25 esecuzioni ti farà sicuramente perdere un po' di ottimalità, potenza statistica e precisione delle stime dei parametri, ma come hai affermato tu e louv, l'uso di altre tecniche di modellazione potrebbe aiutarti ad analizzare i tuoi risultati DoE.
Per queste tre opzioni, ti consiglio vivamente di controllare e confrontare i diversi design utilizzando la piattaforma "Confronta design" nel menu "DoE -> Design Diagnostics". Questo ti aiuterà a fare la scelta migliore in base ai tuoi vincoli e al budget sperimentale.
Un'ultima idea per sfruttare appieno i risultati DoE (anche nel caso di una corsa mancante) sarebbe quella di utilizzare SVEM per ottenere la massima precisione possibile sulle stime dei parametri. Puoi guardare la presentazione di Simon Stelzig che presenta alcuni casi con diversi design incompleti, ma ottenendo modelli rilevanti e interessanti con l'uso di SVEM qui: SVEM (Self-Validated Ensemble Modeling): un percorso verso i DOE con modelli complessi ... - Comunità di utenti JMP
Spero che questo ti aiuterà,
Re: Posso rimuovere un esperimento da DSD?Ciao @Vincitore & @louv , grazie mille per la tua rapida risposta.
Come hai affermato, posso scegliere 21 corse più 3 repliche per adattarsi ai nostri 24 dispositivi. Ho anche confrontato altri metodi, ma ho scoperto che DSD è la soluzione migliore. Il design personalizzato richiede almeno due blocchi per studiare l'effetto principale e l'interazione parziale e la curvatura, il che non è buono rispetto al confronto con lo screening tradizionale prima e poi con l'ottimizzazione. Il vantaggio è che se solo tre fattori sono significativi nel modello, posso adattare i dati con effetto principale, interazione e curvatura. La mia unica preoccupazione è che la potenza nel termine di curvatura non è abbastanza alta (=0,264), dovrei aumentare l'esperimento o è sufficiente?
Grazie mille ancora per le tue risposte.
Re: Posso rimuovere un esperimento da DSD?Ciao @JMPLearner_2022 ,
Per i dettagli sull'alimentazione, puoi rileggere le risposte @Phil_Kay e ti ho dato su un argomento precedente: Risolto: dovrei considerare l'analisi della potenza in DOE? - Comunità di utenti JMP
Nel tuo caso specifico, è normale avere una potenza inferiore per gli effetti quadratici rispetto agli effetti principali in un DSD, ma è difficile dire se è "abbastanza alta".
Il mio consiglio pratico sarebbe:
- Esegui il tuo design originale e fai la modellazione,
- Preparare ed eseguire alcuni punti di convalida (con impostazioni non completamente testate nel DoE, ad esempio in un'area di interesse). Questi punti di convalida possono far parte del progetto aumentato (= alcuni dei nuovi punti consigliati da JMP quando si aumenta il progetto originale), per non perdere tempo/tempo sperimentale.
- Confronta i valori effettivi con quelli previsti sui tuoi punti di convalida. Il modello sembra essere adeguato al tuo sistema? Il modello è adeguato al tuo target/scopo?
Se il tuo budget iniziale è di 24 esecuzioni, forse un buon compromesso sarebbe eseguire l'intero DSD da 21 esecuzioni proposto da JMP e 3 punti dal DSD aumentato come punti di convalida, per verificare se il primo modello è sufficiente per le tue esigenze.
Spero che ti aiuterà,
