Sto cercando di ottimizzare un test per la robustezza e quindi vorrei utilizzare il profilatore di previsione per modellare la variabilità nei miei fattori. Vorrei modellare i fattori come variabili continue e avere la possibilità di utilizzare una distribuzione normale.
Tuttavia, durante la progettazione del DoE utilizzando un design personalizzato, volevo impostare i fattori su numerici discreti (piuttosto che continui) in modo da poter impostare i valori dei fattori da testare. Questo perché uno dei fattori è la concentrazione di un farmaco e l'impostazione dei fattori su continue genera corse che impostano i valori della concentrazione su valori più difficili (ad esempio impostando il fattore di concentrazione su continuo genera corse con valori di 72nM. La mia soluzione stock è 128nM, quindi un valore di 64nM sarebbe molto più facile da testare ed esplorerebbe un posto simile nello spazio di progettazione).
Pertanto, ho progettato il DoE utilizzando variabili numeriche discrete e quindi durante l'analisi dei dati ho modificato i valori in continui.
Tuttavia, quando arrivo al profilatore di previsione in JMP17, quando seleziono Casuale, mi vengono visualizzati i 5 diversi livelli che ho utilizzato durante la creazione delle variabili numeriche discrete associate alle probabilità da impostare anziché a una distribuzione normale.
Cosa posso fare per essere in grado di modellare la variazione dei fattori come una distribuzione normale al fine di ottimizzare la robustezza?
