Custom Design: problemi con fattori altamente correlatiCiao a tutti,
In allegato i fattori e lo script per eseguire il disegno personalizzato con i fattori definiti nel modello. Tutti i fattori elencati sono noti per essere significativi e possono essere accettati solo con una correlazione moderata (<10%?) tra di loro.
Viene utilizzata una piattaforma DOE personalizzata. JMP suggerisce un DOE minimo di 20 esecuzioni e un valore predefinito di 36 esecuzioni.
Il problema è che nella proposta DOE alcuni fattori sono molto correlati: fino all'85% di correlazione.
Ho provato a modificare i criteri in A-optimal/Alias Optimal, ho aumentato il numero di esecuzioni. gli stessi parametri rimangono molto – e troppo – correlati.Sapreste indicare come ridurre le correlazioni a <10%.
Potresti aiutarmi, per favore?
Grazie, Valerie
Ri: Design personalizzato: problemi con fattori altamente correlatiGrazie Phil, Sam e Don.
Ri: Design personalizzato: problemi con fattori altamente correlatiCIAO @Valerie_Nedbal ,
Non credo che sarà possibile ridurre le correlazioni al di sotto di 0,1. Dovrebbero essere previste elevate correlazioni tra gli effetti principali e i termini di terzo ordine degli stessi fattori.
L'esempio nel capitolo 5 di Goos e Jones (nel diario allegato) è un buon esempio. Questo è un disegno per 2 fattori che include tutti i termini del 3° ordine. La mappa dei colori di correlazione sembra orribile (sotto) e ciò è in parte dovuto al fatto che è uno spazio fattoriale di forma irregolare. Ma è anche perché non è possibile avere correlazioni basse tra gli effetti principali e i termini di terzo ordine degli stessi fattori.
Nonostante queste elevate correlazioni, l’esperimento è stato un successo e sono stati in grado di costruire un modello utile.
Ri: Design personalizzato: problemi con fattori altamente correlatiCiao Sam e Don,
in realtà, è noto che questi termini elevati sono molto importanti e quindi devono rimanere nel modello. Sapete se esistono modi per ridurre le correlazioni?
Grazie in anticipo,
Valeria
Ri: Design personalizzato: problemi con fattori altamente correlati@Valerie_Nedbal gli effetti con correlazione elevata sono gli effetti di ordine superiore inseriti nel modello perché il fattore Frequenza è specificato come fattore numerico discreto.Per trovare la progettazione ottimale e forzare la frequenza a essere discreta, termini di ordine superiore (Frequenza^2 e interazione di questa con altri fattori) vengono inseriti nel modello utilizzato per trovare la progettazione ottimale.
Penso che molto probabilmente il modello reale che si adatterebbe bene ai dati non richiederebbe termini di ordine superiore.Se rimuovi questi termini di ordine superiore nella valutazione del progetto, nel complesso il progetto apparirà buono.Inoltre, rappresentare graficamente il progetto mostra che si tratta di un design ben bilanciato tra tutti i fattori.
Ciò dipende anche dagli obiettivi dell’esperimento.Se questo è per lo screening, direi che è un ottimo design.Per la previsione o l'ottimizzazione, potrebbero essere necessari alcuni punti di progettazione aggiuntivi o più repliche all'interno dei punti di progettazione esistenti.
Rimuoverli nel modello in valutazione del progetto:
Trama di progettazione:
Ri: Design personalizzato: problemi con fattori altamente correlatiTutte le correlazioni elevate coinvolgono interazioni a 3 fattori, sia con gli effetti principali che con altri 3 FI. Il fattore numerico discreto a 6 livelli sembra un po' eccessivo. Perché così tanti livelli? La risposta a questa domanda potrebbe suggerire un approccio migliore alla creazione del design.
