Kundenspezifisches Design: Probleme mit stark korrelierten FaktorenHallo zusammen,
Hängen Sie die Faktoren und das Skript an, um das benutzerdefinierte Design mit den im Modell definierten Faktoren auszuführen. Alle aufgeführten Faktoren sind bekanntermaßen signifikant und können nur akzeptiert werden, wenn eine mäßige Korrelation (<10 %?) zwischen ihnen besteht.
Es wird eine benutzerdefinierte DOE-Plattform verwendet. JMP schlägt eine Mindest-DOE von 20 Läufen und einen Standardwert von 36 Läufen vor.
Das Problem besteht darin, dass in der vorgeschlagenen DOE einige Faktoren stark miteinander korrelieren: bis zu 85 % Korrelation.
Ich habe versucht, die Kriterien auf A-optimal/Alias Optimal zu ändern, ich habe die Anzahl der Durchläufe erhöht. die gleichen Parameter bleiben sehr – und zu – korreliert.Können Sie sagen, wie sich die Korrelationen auf <10 % verringern lassen?
Kannst du bitte helfen?
Danke, Valérie
Betreff: Kundenspezifisches Design: Probleme mit stark korrelierten FaktorenDanke Phil, Sam und Don.
Betreff: Kundenspezifisches Design: Probleme mit stark korrelierten FaktorenHallo @Valerie_Nedbal ,
Ich glaube nicht, dass es möglich sein wird, die Korrelationen unter 0,1 zu senken. Es sind hohe Korrelationen zwischen Haupteffekten und Termen dritter Ordnung derselben Faktoren zu erwarten.
Das Beispiel in Kapitel 5 von Goos und Jones (im beigefügten Tagebuch) ist eine gute Illustration. Dies ist ein Design für 2 Faktoren einschließlich aller Terme 3. Ordnung. Die Korrelationsfarbkarte sieht schrecklich aus (unten), und das liegt zum Teil daran, dass es sich um einen unregelmäßig geformten Faktorraum handelt. Dies liegt aber auch daran, dass geringe Korrelationen zwischen Haupteffekten und Termen 3. Ordnung derselben Faktoren nicht möglich sind.
Trotz dieser hohen Korrelationen war das Experiment ein Erfolg und es gelang ihnen, ein nützliches Modell zu erstellen.
Betreff: Kundenspezifisches Design: Probleme mit stark korrelierten FaktorenHallo Sam und Don,
Tatsächlich sind diese hohen Begriffe bekanntermaßen sehr wichtig und müssen daher im Modell bleiben. Wissen Sie, ob es Möglichkeiten gibt, die Korrelationen zu reduzieren?
Dank im Voraus,
Valerie
Betreff: Kundenspezifisches Design: Probleme mit stark korrelierten Faktoren@Valerie_Nedbal Die Effekte mit hoher Korrelation sind die Effekte höherer Ordnung, die in das Modell eingefügt werden, da der Faktor Häufigkeit als diskreter numerischer Faktor angegeben wird.Um das optimale Design zu finden und die Frequenz diskret zu gestalten, werden Terme höherer Ordnung (Frequenz^2 und deren Wechselwirkung mit anderen Faktoren) in das Modell eingefügt, das zum Finden des optimalen Designs verwendet wird.
Ich denke, dass das tatsächliche Modell, das gut zu den Daten passt, diese Terme höherer Ordnung höchstwahrscheinlich nicht erfordern würde.Wenn Sie diese Begriffe höherer Ordnung in der Designbewertung entfernen, sieht das Design insgesamt gut aus.Außerdem zeigt die grafische Darstellung des Designs, dass es sich um ein in allen Faktoren gut ausgewogenes Design handelt.
Dies hängt auch von den Zielen des Experiments ab.Wenn es sich um eine Vorführung handelt, würde ich sagen, dass es ein sehr gutes Design ist.Für die Vorhersage oder Optimierung sind möglicherweise einige zusätzliche Entwurfspunkte oder eine stärkere Replikation innerhalb der vorhandenen Entwurfspunkte erforderlich.
Entfernen Sie diese im Modell in der Designbewertung:
Entwurfsgrundstück:
Betreff: Kundenspezifisches Design: Probleme mit stark korrelierten FaktorenAlle hohen Korrelationen beinhalten 3-Faktor-Wechselwirkungen, entweder mit Haupteffekten oder mit anderen 3 FIs. Der diskrete numerische Faktor mit 6 Ebenen erscheint etwas übertrieben. Warum so viele Ebenen? Die Antwort darauf könnte auf einen besseren Ansatz zur Erstellung des Designs hinweisen.
