Diseño personalizado: problemas con factores altamente correlacionadosHola a todos,
Adjunto los factores y el script para ejecutar el diseño personalizado con los factores definidos en el modelo. Se sabe que todos los factores enumerados son significativos y sólo pueden aceptarse con una correlación moderada (¿<10%?) entre ellos.
Se utiliza una plataforma DOE personalizada. JMP sugiere un DOE mínimo de 20 ejecuciones y un valor predeterminado de 36 ejecuciones.
El problema está en el DOE propuesto, algunos factores están muy correlacionados: hasta un 85% de correlación.
Intenté cambiar los criterios a A-óptimo/Alias Óptimo, aumenté el número de ejecuciones. los mismos parámetros siguen estando muy (y demasiado) correlacionados.¿Puede decirnos cómo disminuir las correlaciones a <10%?
¿Podrias ayudarme por favor?
gracias valerie
Re: Diseño personalizado: problemas con factores altamente correlacionadosGracias Phil, Sam y Don.
Re: Diseño personalizado: problemas con factores altamente correlacionadosHola @Valerie_Nedbal ,
No creo que sea posible reducir las correlaciones por debajo de 0,1. Se deben esperar altas correlaciones entre los efectos principales y los términos de tercer orden de los mismos factores.
El ejemplo del capítulo 5 de Goos y Jones (en la revista adjunta) es una buena ilustración. Este es un diseño para 2 factores que incluyen todos los términos de tercer orden. El mapa de colores de correlación se ve horrible (abajo) y eso se debe en parte a que es un espacio factorial de forma irregular. Pero también se debe a que no es posible tener correlaciones bajas entre los efectos principales y los términos de tercer orden de los mismos factores.
A pesar de estas altas correlaciones, el experimento fue un éxito y pudieron construir un modelo útil.
Re: Diseño personalizado: problemas con factores altamente correlacionadosHola Sam y Don,
de hecho, se sabe que esos términos elevados son muy importantes y, por lo tanto, deben permanecer en el modelo. ¿Sabe si hay alguna forma de reducir las correlaciones?
Gracias de antemano,
valeria
Re: Diseño personalizado: problemas con factores altamente correlacionados@Valerie_Nedbal los efectos con alta correlación son los efectos de orden superior que se colocan en el modelo porque el factor Frecuencia se especifica como un factor numérico discreto.Para encontrar el diseño óptimo y forzar que la frecuencia sea discreta, se colocan términos de orden superior (Frecuencia^2 e interacción con otros factores) en el modelo que se utiliza para encontrar el diseño óptimo.
Creo que lo más probable es que el modelo real que se ajuste bien a los datos no requiera esos términos de orden superior.Si elimina esos términos de orden superior en la evaluación del diseño, en general el diseño se ve bien.Además, graficar el diseño muestra que es un diseño muy bien equilibrado en todos los factores.
Esto también depende de los objetivos del experimento.Si esto es para proyección, diría que es un muy buen diseño.Para la predicción u optimización, es posible que se necesiten algunos puntos de diseño adicionales o más replicación dentro de los puntos de diseño existentes.
Elimínelos en el modelo en Evaluación de diseño:
Trama de diseño:
Re: Diseño personalizado: problemas con factores altamente correlacionadosTodas las correlaciones altas implican interacciones de 3 factores, ya sea con efectos principales o con otras 3 IF. El factor numérico discreto de 6 niveles parece un poco excesivo. ¿Por qué tantos niveles? La respuesta a esto podría sugerir un mejor enfoque para crear el diseño.
