Hallo. Mein Name Ist Bradley Jones. ICH führen Die Team von DoE und Zuverlässigkeit In JMP, Und ICH wollen Zu sprechen Zu Du Heute um A Familie von senkrecht hauptsächlich Auswirkungen Screening Entwürfe für gemischt Ebene Faktoren. Das Ist A Thema welche Ich bin Wirklich aufgeregt um. Wir haben Nur eingereicht A Revision Zu Die Papier für Das Und Ich bin hoffen Das Es Wille erhalten akzeptiert Also Wir dürfen enthalten Es entlang mit endgültig Screening Entwürfe In Die DoE-Plattformen im JMP.L et's erhalten gestartet.
Mein Mitarbeiter für Das arbeiten Sind Chris Nachtsheim, Wer ist A Professor bei Die Universität von Minnesota Carlson Schule von Geschäft, Und Ryan Lekivetz, Wer ist A Mitglied von Mein DoE-Team bei JMP.
Hier ist Mein Agenda. Ich bin gehen Zu Start mit A wenig bisschen von Geschichte Und manche technisch Vorrunden. Dann Ich bin gehen Zu beschreiben drei anders Konstruktionen für diese senkrecht gemischt Ebene Screening Entwürfe.T Hier Sind drei anders Wege Das Wir dürfen machen ihnen.
Krank zeigen Du Die JMP Skripterstellung Sprache für Erstellen diese Design Sätze. Das Wille nur Sei notwendig bis Wir dürfen erhalten ihnen gebaut hinein JMP selbst. Dann Krank ausgeben A wenig bisschen von Zeit suchen bei Die Design Eigenschaften für Entwürfe konstruiert unter diese drei Methoden. Krank diskutieren Daten Analyse für diese Entwürfe Und zeigen ein Beispiel In JMP, Und Dann Krank machen A Zusammenfassung Und manche Empfehlungen bei Die Ende. Lasst uns Start mit manche Geschichte Und Motivation.
Der Erste Screening Entwürfe war gebrochen Fakultät Entwürfe wie Wohnung Entwürfe, oder nicht regulär gebrochen Fakultät Entwürfe oder regulär gebrochen Fakultät Entwürfe. Für diese Entwürfe, jeden Faktor War bei zwei Ebenen nur. En Ingenieure Das ICH haben geredet Zu haben gefühlt unbequem um diese Entwürfe Weil Sie gefühlt Das Die Welt tendiert Zu Sei nichtlinear Und zwei Ebenen Nur ist nicht ausreichend Zu erfassen Nichtlinearität In Die Wirkung von A Faktor In A Antwort.
Dann In 2011, endgültig Screening Entwürfe angekommen Und Hier alle Die Faktoren war vermutet Zu Sei kontinuierlich Und jede Faktor War bei drei Ebenen, welche erlaubt Du Zu fit Kurven Zu Die Beziehung zwischen Faktoren Und Antworten. A T Die unten Dort Ist Die Zitat für oder Die Referenz für Die Papier Das Erste eingeführt diese Entwürfe In 2011.
Jetzt, Dort Sind manche Profis für unser anfänglich Implementierung von DSDs Und Auch manche Nachteile. Lasst uns gehen durch Die Profis Erste. Der Profis Sind Das bei am wenigsten In unser Original Implementierung, sechs Faktor, acht Faktor Und Faktor 10 endgültig Bildschirm Entwürfe hatte senkrecht hauptsächlich Auswirkungen, Aber Wir war unfähig Zu erhalten senkrecht hauptsächlich Auswirkungen für mehr Faktoren. Es wendet sich aus Das A Jahr später, jemand veröffentlicht A Hübsch Weg von bekommen senkrecht Entwürfe für endgültig Screening Experimente für jeden sogar Nummer von Faktoren für welche Konferenz Matrizen war verfügbar. Das War A groß Vorauszahlung.
Ein anderer Gut Ding um DSDs Ist Das Die hauptsächlich Effekte sind senkrecht zwei- Faktor Interaktionen Also Das Die schätzen von A hauptsächlich Wirkung Wille niemals Sei voreingenommen von beliebig aktiv zwei- Faktor Interaktion.
Der Wirklich spannend Aspekt um DSDs Ist Das alle Die quadratisch Auswirkungen war schätzbar, welche Ist niemals möglich mit Screening Entwürfe. Sogar mit Mittelpunkte, Du dürfen erkennen Das Dort Ist A nicht linear Wirkung, Du Nur nicht wissen Wo es ist Kommen aus.
Dann Endlich, In DSDs, Wenn Dort Sind sechs Faktoren oder mehr, Und nur drei von Die Faktoren drehen aus Zu Sei wichtig, Dann bei Die Dasselbe Zeit Du Tun Screening, Du dürfen Auch Tun Antwort Oberfläche Optimierung. Du könnte Vielleicht erhalten, Wenn du bist glücklich, A Screening Design Und A Antwort Oberfläche Design t Ö optimieren A Verfahren In eins Schuss.Du haben Zu Sei glücklich, von Kurs, Du haben Zu haben drei oder weniger aktiv Auswirkungen oder Faktoren.
Der Nachteile von Die anfänglich Implementierung von endgültig Screening Entwürfe Ist Das Erste, Sie konnte nicht unterbringen kategorisch Faktoren. Zweitens, Sie konnte nicht unterbringen beliebig Blockierung. Drittens, manche Forscher haben spitz aus Das für erkennen klein quadratisch Auswirkungen, Das Ist, quadratisch Auswirkungen Wo Die Größe von Die Wirkung Ist um Die Dasselbe Befehl als Die Fehler Standard Abweichung, Dort Ist niedrig Leistung für diese Schätzungen, erkennen ihnen erfolgreich. Von Kurs, Wenn Die quadratisch Wirkung Ist groß, Dann von Kurs Du dürfen erkennen Es, besonders Wenn es ist drei mal als groß als Die Fehlerstandard Abweichung.
Jetzt, nach Die Original Veröffentlichung von DSDs, Wir war Also bewusst Das Es War A Problem Das Wir konnte nicht unterbringen zwei Ebene kategorisch Faktoren. Also Wir schrieb A neu Papier In Tagebuch von Qualität Technologie In 2013 Das zeigte Wie Zu Übernehmen 2- Ebene kategorisch Faktoren.
Dann In 2016, Wir schrieb ein anderer Papier In Technometrie Das zeigte Wie Zu Block endgültig Bildschirm Entwürfe verwenden senkrecht Blöcke, Blöcke Das Sind senkrecht Zu Die Faktoren.W e war versuchen Schritt- von- Schritt Zu Adresse Die Nachteile Das war damit verbundenen mit Original Implementierung von Das Methodik.Ein anderer Ding Das Wir bemerkte War Das Menschen war haben A wenig bisschen von Problem wissend Wie Zu analysieren endgültig Screening Entwürfe. Wir erfunden ein Analyse Technik Das War basierend An unser Verständnis von Die Struktur von A DSD. Es nahm besondere Vorteil von Die besonders Struktur von A DSD Zu machen Die Analyse empfindlich Zu Das Struktur. Eher als versuchen Zu verwenden manche generisch Modell Auswahl Werkzeug wie schrittweise oder Lasso oder eins von diese.
Das gemacht Es möglich für A Nicht-Experte In Modell Auswahl Zu verwenden Das aus von Die Kasten automatisiert Technik für Analysieren A endgültig Screening Design. Das War In 2017, Aber Es gibt Trotzdem Probleme.
Erste, Wir tat schreiben Das Papier Das hinzugefügt kategorisch Faktoren Zu A DSD, Aber Wenn Du hatte mehr als drei, Die Qualität von Die Design ging runter, Und Das War unerwünscht. In Tatsache, Wenn Du hatte zu viele kategorisch Faktoren, Dinge nicht sehen Gut bei alle. Das War ein Ausgabe. A gewinnen, quadratisch Auswirkungen haben gewesen spitz aus Zu haben niedrig Leistung Wenn Sie sind klein. Der Zweck von Das sprechen Ist Zu einführen A neu Familie von Entwürfe Das Adressen diese Probleme.H ehe Wir gehen.
Erste, ICH haben Zu Tun manche technisch Vorrunden Zu erklären Was Wir brauchen Zu haben Die Fähigkeit Zu Tun In Befehl Zu bauen diese Entwürfe. Ich bin gehen Zu Start aus von reden um Konferenz Matrizen. Der Konferenz Matrix Ist Die Werkzeug Das Die zweite Papier Das besprochen DSDs In 2012 Und eingeführt alle Die senkrecht DSDs für zwölf Faktoren, 14 Faktoren, 16 Faktoren, Und Also An. Sie verwenden Konferenz Matrizen Zu machen Das passieren.
ICH brauchen Zu zeigen Du Was A Konferenz Matrix Ist. Du dürfen sehen Hier, Konferenz Matrix, Das Ist vier Faktoren mit vier läuft, Und Dort Sind Nullen An Die Diagonale Elemente Und Einsen Und Minus Einsen aus Die Diagonale. T Er Cool Ding um A Konferenz Matrix Ist Das Wenn Du multiplizieren Die transponieren von Konferenz Matrix mit Die Konferenz Matrix, Du erhalten ein Identität Matrix mal Die eins Minus Die Nummer von Reihen In Die Design. ICH Es ist ein senkrecht Design.
Jetzt, Konferenz Matrizen existieren Wann Die Nummer von Reihen Und Säulen Ist gleich. Sie sind Quadrat Matrizen Und Sie nur existieren Wann Die Nummer von Reihen Und Säulen Ist ein sogar Nummer. Es gibt A Konferenz Matrix für jeden sogar Nummer von Reihen Und Säulen aus zwei Reihen oder Und zwei Säulen Zu 30 Reihen Und 30 Säulen, außer für Die Fall Wo Die Nummer von Reihen Und Säulen Ist 22. Es ist Genau genommen gewesen bewiesen Das Die Fall Wo Dort Sind 2 2 Reihen und Spalte ns, Die Konferenz Matrix hat gewesen bewiesen nicht Zu existieren. Also Es gibt NEIN Weg Zu bauen eins, leider, Obwohl ICH kippen beweisen Das Ergebnis ich selbst.
Okay, Die nächste Ding ICH brauchen Zu sprechen um Ist etwas angerufen A Kronecker-Produkt, welche Verwendet Das kreisförmig Symbol mit ein X In Die Mitte von Es, Also Das Wann Du sehen Das In ein Gleichung, Es bedeutet Du wollen Zu machen A Kronecker Produkt. Der Kronecker-Produkt Ist Auch angerufen A Direkte Produkt, Und In Tatsache, JMP Skripterstellung Sprachen, Sprache JSL macht Kronecker-Produkte von Matrizen verwenden Die Direkte Produkt Befehl, nicht Die Kronecker Produkt Befehl.
Der Kronecker-Produkt von A Vektor eins gestapelt An Spitze von Negativ eins mit A Konferenz Matrix Stapel C An Spitze von Negativ C als unten. Was Die Kronecker Produkt tut Ist für jeden Element In Die Erste Matrix, Es Ersatz Das Element mal Die zweite Matrix. Also eins mal Die Konferenz Matrix Ist Nur Die Konferenz Matrix, Und Negativ eins mal Die Konferenz Matrix Ist Negativ von Die Konferenz Matrix.
Grundsätzlich, A Kronecker Produkt von eins Minus eins mit A Konferenz Matrix Nur Stapel Die Konferenz Matrix An Spitze von selbst. Also hier ist A Fall Wo ICH tat Nur Das.Du haben A vier von vier Konferenz Matrix An Spitze von es ist falten , welche Ist Auch vier von vier, Und Wenn Du war Zu hinzufügen A Reihe null, du würdest haben A vier Faktor endgültig Screening Design.
Konferenz Matrizen Sind nützlich, Kronecker-Produkte Sind Auch sehr nützlich für konstruieren Entwürfe, als Es wendet sich aus.ICH haben A wenige mehr Vorrunden Zu gehen über. Lassen Mich sprechen A wenig bisschen um Hadamard-Matrizen. Hadamard-Matrizen Sind Auch Quadrat Matrizen, Aber Sie sind konstruiert von Einsen Und Minus Einsen. Wir haben Hadamard-Matrizen gebaut hinein JMP für jeden mehrere von vier läuft oder vier Reihen Und vier Säulen hoch Zu 668 Reihen Und 668 Säulen. Also jeden mehrere von vier, Wir dürfen Unterstützung A Hadamard Matrix.
Das Also bekannt. Hadamard-Designs Sind Die Plackett–Burman Entwürfe Und Die zwei Ebene gebrochen Fakultät Entwürfe. Diese Sind beide Hadamard-Matrizen. Hadamard war A Französisch Mathematiker WHO lebte In Die spät 19 Jahrhundert, Und Er erfunden Das Idee. ICH F Ich hatte meine Matrix als M Reihen, es ist transponiert mal selbst.Ist M mal Die Identität Matrix.
T Hut bedeutet Die Hadamard Matrix Ist senkrecht, Nummer eins, Und Nummer zwei, Es hat Die größte möglich Information um Die Reihen Und Die Säulen In Die Matrix das ist möglich, gegeben Das du bist verwenden Zahlen zwischen Negativ eins Und eins. Sie sind sehr wertvoll Werkzeuge für konstruieren Entwürfe.
Jetzt Wir haben alles Das Wir brauchen Zu zeigen Wie Zu bauen diese neu Entwürfe. Wir Anruf ihnen senkrecht mischen Ebene Entwürfe oder OMLs. Sie sind gemischt Ebene Weil Hälfte von Die Säulen oder Hälfte von Die Faktoren Sind drei Ebenen. Daher, Die drei Ebene kontinuierlich Faktoren Und Hälfte von Die Säulen oder Faktoren Sind zwei Ebenen, Und Sie sind für kategorisch Faktoren oder für kontinuierlich Faktoren für welche war nicht besorgt um nichtlinear Auswirkungen.
Hier ist Die Erste Methode für konstruieren eins von unser OMLs. Wenn C sub K Ist A k von k Konferenz Matrix Und H sub 2k Ist A 2k Hadamard Matrix, Also H sub 2K Ist A Hadamard-Matrix welche hat zweimal als viele Reihen Und Säulen als Die Konferenz Matrix hat.
Dann Wenn Wir Stapel A Konferenz Matrix An Spitze von es ist darüber Falten Und Dann replizieren Das, Wir erhalten Das Matrix DD, welche Ist Nur C Negativ C, C Negativ C, alle gestapelt An Spitze von jede andere. DD Ist zwei DSDs gestapelt über jede andere, Minus Die zwei Center läuft Das DSDs normalerweise haben.
Jetzt, HH Ist Weil DD endet hoch haben 4k läuft Weil Dort Sind vier Konferenz Matrizen mit K Reihen Und Säulen gestapelt An Spitze von jede andere. Also Dort Sind 4k Reihen In Das Design Und K Säulen. HH Ist Nur Hatamard Matrix gestapelt An Spitze von es ist falten über Design.
Seit H hat zwei k Reihen Und Säulen bereits, Stapeln Es An Spitze von selbst macht Es haben 4k Reihen Nur wie Die DD Matrix hat. Es wendet sich aus Das Du dürfen Nur verketten diese zwei Matrizen horizontal Zu machen ein senkrecht mehrstufig Design. Der DD Teil von Es alle hat drei Ebenen pro Faktor. Und Die HH Teil von Es hat zwei Ebenen pro Faktor. Und Du dürfen sehen Das Dort Sind k, drei Ebene Faktoren Und zwei k zwei Ebene Faktoren.Daher a 4k Reihe Design Du dürfen haben als viele als 3k Säulen.
Für Beispiel, Wenn dein Design K War sechs, du würdest haben 24 Reihen Und 18 Säulen. Sechs von Die Faktoren würde Sei drei Ebenen Und zwölf von ihnen würde Sei zwei Ebenen. Jetzt Du haben Weg mehr zwei- Ebene Faktoren Und Du nicht verloren beliebig von Die Merkmale von Die endgültig Screening Design. Der hauptsächlich Auswirkungen von Das Design Sind senkrecht Zu jede andere.
Hier ist ein Beispiel Wo ICH konstruiert ein OML aus A 6 mal 6 Konferenz Matrix Und A 12 mal 12 Hadamard Matrix. Du dürfen sehen Dort Sind 24 Reihen In Das Matrix Und 18 Säulen. Der Erste sechs von ihnen Sind Die sechs, drei- Ebene Säulen, Und Die nächste zwölf Sind Die zwölf zwei- Ebene Säulen.
Jetzt, von Kurs, Du nicht brauchen Zu verwenden jeden Spalte von Das Design. Du könnte Trotzdem verwenden Das Design sogar Wenn Du hatte sagen, vier oder fünf drei Ebene Faktoren Und Sieben zwei Ebene Faktoren.Du Nur entfernen fünf von Die zwei Ebene Faktoren Und A Paar von Die drei Ebene Faktoren, Und es ist Sortieren von willkürlich welche Einsen Du könnte entfernen.
Hier ist Die zweite Konstruktion Ansatz Hier. C sub K Ist A K von K Konferenz Matrix, Und H sub K Ist A K von K Hadamard Matrix. Jetzt war gehen Zu erstellen DD Die Dasselbe Weg Wir tat Vor. DD Ist Nur A endgültig Screening Design gestapelt An Spitze von selbst, Minus Die zwei Synergien. HH Ist A repliziert Hadamard Matrix An Spitze von Die Dasselbe Hadamard Matrix gefaltet über zweimal.
Jetzt Wenn Du sehen bei Die zwei Säulen von Einsen Und Minus Einsen, Du könnte beachten Das diese zwei Vektoren Sind senkrecht Zu jede andere. Das ist Was macht Das besondere Konstruktion Wirklich, Wirklich mächtig.In Das Fall, Die Design hat 4K Reihen Und nur zwei K Säulen. K von Die Faktoren Sind bei drei Ebenen Und K Faktoren Sind bei zwei Ebenen.
Der Nummer von läuft In Das Design Ist zweimal Die Nummer von Säulen.Aber das ist Trotzdem A sehr effizient Nummer von läuft gegeben Die Nummer von Faktoren. Es ist Die Dasselbe Wirkung von endgültig Screening Entwürfe In Tatsache. Endgültig Screening Entwürfe haben zweimal als viele, zweimal als viele Plus eins läuft als Faktoren.
Hier ist ein Beispiel erstellt verwenden A 4 mal 4 Konferenz Matrix Und A 4 x 4 H Adamard Matrix. Wann Du Stapel ihnen An Spitze von jede andere vier mal, Du erhalten acht Säulen Und 16 Reihen. Säulen A durch D, Du dürfen sehen Sind drei Ebenen Weil Du dürfen sehen diese Nullen Und Dort Sind vier Nullen In jeden Spalte.
ICH sollen Punkt aus Das Wenn Du hatte A endgültig Screening Design, Dort Sind nur drei Nullen In jede Spalte. Haben ein extra null macht Die Leistung für erkennen A quadratisch Wirkung A wenig höher als für Die endgültig gescreent Design.Das ist Die zweite Konstruktion Methode.
Der dritte Konstruktion Methode Ist sehr ähnlich Zu Die zweite, außer Das Du haben zwei anders Wege von hinzufügen Hadamard Matrizen Zu Die Beispiel.Hier Wir haben Die DD Teil Ist Die Dasselbe als Die Erste zwei Konstruktion Methoden. Der HH Teil, Dort Sind zwei HH Dinge. Eins mit Die Vektor 1, 1 -1 , -1 , Und Die andere eins mit Die Vektor 1, -1 , -1, 1 . Der drei Vektoren Das Sind Einsen Und Negativ Einsen Sind alle senkrecht Zu jede andere.Das Erträge ein senkrecht hauptsächlich Auswirkungen Design.In Das Fall, Die dritte Konstruktion wieder hat 4K Reihen Und 3K Säulen, Das Ist K Faktoren bei drei Ebenen Und zwei K Faktoren bei zwei Ebenen.
Diese Sind Die drei Methoden. Hier ist ein Beispiel von Das Konstruktion mit verwenden A 4 mal 4 Konferenz Matrix Und A 4 mal 4 Hadamard Matrix. Der Ergebnis Ist A zwölf- Spalte Design mit 16 Reihen. Zwölf Faktoren In 16 Reihen. Sehr effizient Design für suchen bei zwölf Faktoren.Es ist Auch senkrecht für Die hauptsächlich Auswirkungen. Hauptsächlich Auswirkungen Sind senkrecht Zu zwei- Faktor Interaktionen.
Jetzt ICH wollen Zu zeigen Du drei Skripte für Erstellen diese Entwürfe verwenden JSL. In Die inzwischen, Vor Wir fallen Das Methodik hinein JMP, Du dürfen erstellen diese Entwürfe mit A sehr einfach JSL Skript. Der Erste Befehl Ist Erstellen A Konferenz Matrix, In Das Fall Konferenz Matrix mit sechs Reihen Und sechs Säulen.
Dann D Ist Die Direkte Produkt von Die Vektor 1, -1 , 1, -1 Und C. Das gibt Du Die Matrix DD Das Wir gesehen In unser Konstruktionen. Dann acht Ist A Hadamard Matrix mit zwölf Reihen Und zwölf Säulen. Beachten Das zwölf Ist zwei mal sechs. Wir war erfordern Das für Die Erste Konstruktion, Die Hadamard Matrix hat Zu haben zweimal als viele Reihen Und Säulen als Die Konferenz Matrix.
Wir machen HH von multiplizieren 1, -1 von verwenden Die Direkte Produkt, Die Carnegie Produkt Konstruktion. Das gibt Du A 24- laufen HH Design. Der H Ding hat 24 läuft Und zwölf Säulen. Dann Die zuletzt Schritt Ist Zu horizontal verketten D Und HH Zu produzieren ML welche ICH Nur verkürzt, verkürzt OML Zu ML. Dann Die als Tisch Befehl macht A Tisch aus von Das Matrix.
Der OML Das Wir Nur erstellt hat 24 Reihen Und 18 Säulen. Sechs von Die Säulen Sind Faktoren bei drei Ebenen, Und zwölf von Die Faktoren Sind bei zwei Ebenen. Jetzt, Die sechs In Die Erste Linie dürfen Sei ersetzt von acht, 10, 12, 14 hoch Zu 30, außer für 22. Der zwölf In Die dritte Linie muss Sei zweimal was auch immer Nummer Du setzen In Die Erste Linie. Du dürfen verwenden Das Konstruktion Zu erstellen alle Arten von OML Entwürfe Nur von Ändern Die Zahlen In Die Erste Und dritte Säulen.
Hier ist Die zweite Konstruktion Methode Skript. ICH Start wieder mit Die Konferenz Matrix. Das Zeit Ich bin tun A Konferenz Matrix von vier Reihen Und vier Säulen. D Ist A Direkte Produkt von 1, -1 , 1, -1 Und C. Das ist Die Dasselbe als Vor.
Das Zeit ICH machen H Sei ein Hadamard von vier stattdessen von zweimal Die Nummer In Die Erste Linie. ICH haben Zu haben A Vektor mit vier Elemente Zu Direkte Produkt mit H. ich benutze 1, 1, -1, -1, verwenden Die Chronik Produkt von Das oder Die Direkte Produkt in JMP und JSL sprechen. ICH erhalten A Design Das hat 16 Reihen Und acht Säulen von horizontal verketten Das doppelt Vertikale Linie Ding horizontal verkettet zwei Matrizen Und Dann Die S Tisch macht Die Tisch aus von Es. Das zweite Konstruktion hat 16 Reihen Und acht Säulen.Dort Sind vier Faktoren bei drei Ebenen Und vier Faktoren bei zwei Ebenen. Der vier In Die Erste Und dritte Linien dürfen Sei ersetzt mit beliebig sogar Nummer für welche A Konferenz Matrix existiert.
ICH brauchen Zu richtig ich selbst. Der Konferenz Matrix hat Zu Sei A mehrere von vier In Befehl für Das Zu arbeiten, Weil Die Hadamard Matrix Ist A mehrere von vier.
Hier ist Die zuletzt Konstruktion Methode. Wieder, Wir haben A Konferenz Matrix von vier, Aber Es könnte Sei vier, Es könnte Sei acht, oder zwölf oder 16. Wir machen A Direkte Produkt von Das Vektor von Einsen Und Negativ Einsen Und C Zu erhalten Die repliziert endgültig Screening Design. Hier Wir erstellen A Hadamard Matrix von vier, Aber Wir haben zwei anders Direkte Produkte. Der Erste eins Wo war Herstellung A Chronik Produkt von 1, 1, -1, -1 mit H, Und Die zweite eins war Herstellung A Chronik Produkt oder Direkte Produkt von 1, -1 , -1 , 1 Und H.
Diese Sind zwei anders Matrizen Und Sie passieren Zu Sei senkrecht Zu jede andere. Dann Wir horizontal verketten alle drei von diese Matrizen Und machen A Tisch aus Das. Das Design Jetzt hat 16 Reihen Weil es ist vier läuft In Die Konferenz Matrix mal vier. Du haben 16 Reihen Und zwölf Säulen. Dort Sind vier Faktoren bei drei Ebenen Und acht Faktoren bei zwei Ebenen.Hier Sind drei sehr einfach JSL Skripte.Zu machen diese Entwürfe, Krank setzen JSL hinein Die... Wann Es geht hinein Die JMP Gemeinschaft, Krank hinzufügen Die JSL. Krank Auch hinzufügen mehrere Beispiele von diese OML Entwürfe Das Du dürfen verwenden.
Jetzt ICH wollen Zu sprechen um A wenig bisschen um Die Eigenschaften von diese Entwürfe.Hier Wir sehen Die Design Eigenschaften für Methode eins Und Die Farbe Karte Und Die Zusammenhänge zeigt an Das Dort Sind NEIN Zusammenhänge zwischen beliebig von Die 12 Faktoren In Das oder Genau genommen 18 Faktoren In Das Design.Der drei- Ebene Faktoren Sind um 10 % weniger effizient schätzen als Die hauptsächlich Auswirkungen als Die zwei- Ebene Faktoren. Das ist Weil von Die Nullen In jede von diese Säulen. Das nicht helfen Du, Die Nullen nicht helfen Du schätzen hauptsächlich Auswirkungen.
Jetzt ICH wollen Zu zeigen Du Die alias Matrizen für Das Design Konstruktion Methode. Du dürfen sehen Das Dort Sind A viel von hauptsächlich Auswirkungen Das Sind unkorreliert mit zwei- Faktor Interaktionen, Aber Dort Sind Auch A viel von hauptsächlich Auswirkungen Das Sind korreliert mit zwei- Faktor Interaktionen.
Der drei- Ebene Faktoren hauptsächlich Auswirkungen Sind nicht alias mit beliebig von ihre zwei Faktor Interaktion. Der Dasselbe Ist Auch WAHR von Die zwei- Ebene Faktoren. Ihre hauptsächlich Auswirkungen Sind nicht alias mit ihre zwei- Faktor Interaktionen Weil beide Seiten von Das Design Sind konstruiert aus falten- über Entwürfe. W e sehen Das Es gibt ganz A bisschen von Potenzial Aliasing von hauptsächlich Auswirkungen aus aktiv Zwei-Faktor Interaktionen. In manche Sinn, Methode eins Ist A wenig riskanter Zu verwenden als Die andere Methoden.
Hier Sind Die Design Eigenschaften für Methode zwei. Du dürfen sehen Das Hier Ich bin Herstellung A Design Das hat 16 Faktoren Und acht Spalten, meine ich 16 Reihen f oder acht Faktoren. Der drei- Ebene Faktoren haben 15% länger Vertrauen Intervalle als Die zwei- Ebene Faktoren. Wieder, Das Ist Weil diese vier Faktoren alle haben vier Nullen. Vier von Die 16 läuft Sind null stattdessen von 1 oder -1.
Der Cool Ding um Die zweite Design Konstruktion Ist Das keiner von Die hauptsächlich Auswirkungen Ist korreliert mit beliebig zwei- Faktor Interaktionen. Das hat viele von Die wünschenswert Wirkung oder Eigenschaften von A endgültig Screening Design.Es gibt A viel von Orthogonalität zwischen Paare von zwei- Faktor Interaktionen, Aber Dort Sind Auch manche Zusammenhänge. Du dürfen sehen Hier Sind manche Zusammenhänge, Hier Sind manche, Und Also An.
Endlich, Die Design Eigenschaften für Methode drei zeigen Das drei- Ebene Faktoren Sind A wenig weniger effizient geschätzt als zwei -Ebene Faktoren 15%, 15,5 %. Wir dürfen sehen Das Es gibt manche Aliasing zwischen hauptsächlich Auswirkungen Und zwei- Faktor Interaktionen, Aber nicht als viel als für Die Design Konstruktion Nummer eins. In Bedingungen von Risiko, Das beherbergt mehr Faktoren mit weniger Risiko als Die Erste Konstruktion Methode.
Ausweis wie Jetzt Zu vergleichen DSD Zu ein senkrecht hauptsächlich Wirkung oder gemischt- Ebene Design. Du dürfen machen A DSD mit acht Faktoren, acht, drei- Ebene Faktoren, Und Das würde haben 17 läuft. ICH F Du erhalten loswerden von Die Center laufen, Du würde haben A laufen das ist direkt vergleichbar mit A Multi- Ebene 16- laufen Design Das Du hast gesehen In Design Konstruktion zu.
Jetzt, Wenn Wir vergleichen Die Effizienz für schätzen hauptsächlich Auswirkungen, Die endgültig Screening Design Ist nur 91 % D effizient mit respektieren Zu Die gemischt- Ebene Design, Die G Effizienz Ist 92 %, Die A Effizienz Ist grob 90 % Und Die ICH Effizienz Ist grob 82 %. Y du dürfen sehen Das Die Fraktion von Die Design Raum Handlung zeigt an Das Die Kurve für Die gemischt- Ebene Design Ist unten Die Kurve für Die endgültig Bildschirm Design hübsch viel überall. Das Design Ist deutlich bevorzugt Zu Die Beklagte Bildschirm Design für schätzen hauptsächlich Auswirkungen bei am wenigsten.
Jetzt ICH wollen Zu sprechen um Daten Analyse Und verwenden ein Beispiel. Ich habe erstellt A Design verwenden Die zweite Konstruktion Und ICH erstellt A Y Vektor von hinzufügen zufällig normal Fehler Zu A Spezifisch Funktion mit beide hauptsächlich Auswirkungen Und zwei- Faktor Interaktionen Und Rundung Es Zu zwei Dezimal setzt. Der WAHR Gleichung, Die WAHR Funktion Ist Das eins Hier. Es hat A, B, E Und F hauptsächlich Auswirkungen Sind alle aktiv Und Die AB, BE Und EF zwei- Faktor Interaktionen Sind alle aktiv.
Das ist A Funktion ohne Fehler. ICH hinzugefügt normal zufällig Fehler mit A Standard Abweichung von eins. Was ICH gebraucht War seit Das Design dürfen Sei fit verwenden Die Fit Endgültig Vorführung Design Plattform innerhalb JMP, das ist Was ICH gebraucht. Hier Du sehen Das Die Fit Endgültig Vorführung Design findet alle Sieben real Auswirkungen Und nicht finden beliebig falsch Auswirkungen. Es bekommt Die genau richtig Satz von Auswirkungen.
Der Abweichung zwischen Die WAHR Parameter Werte Und Die geschätzt Parameter Werte Sind hübsch klein. Für Beispiel, Die WAHR Parameter Wert für Faktor A Ist 2.03 Und es ist schätzen Ist 2,45 Plus oder -35. Das ist eins Standard Abweichung Also es ist Nur A wenig bisschen mehr als eins Standard Abweichung aus es ist WAHR Wert.
Hier Das Die WAHR Wert von Die Koeffizient von B Ist 3,88 Und ICH erhalten 3,94, welche Ist sehr schließen Zu es ist genau richtig Wert. Du dürfen sehen für selbst Die geschätzt Wert von Die Wurzel bedeuten kariert Fehler Ist 1.2 Und Die WAHR Menge von zufällig Fehler ICH hinzugefügt War genau eins. Du dürfen sehen wieder, Das Analyse Verfahren hat Wirklich gewählt Die genau richtig Analyse.
Jetzt ICH wollen Zu Tun A wenig JMP Demo Das zeigt an grundsätzlich Die tatsächlich von prädiktiv Handlung Das Du sehen Dort unten. Dann Das Handlung zeigt an Das Die Reste nicht haben beliebig Indikation von beliebig Problem als Also. Ich bin gehen Zu verlassen Steckdose für A zweite Und Nur gehen Zu JMP. Hier ist Mein Daten, hier ist Die Funktion mit NEIN Fehler. ICH dürfen zeigen Du Das, das ist Nur Das Formel Das ICH zeigte Du In Die gleiten.
Dann hier ist Die Daten Wo Ich habe hinzugefügt zufällig Fehler Zu jede von diese Werte mit Es. Dann Was Delta Ist, Ist Die Unterschied zwischen Die Vorhersage Formel von Y Und Die Y mit NEIN Fehler.Diese Werte Sind Wie weit Wir verpasst Die WAHR Wert von Y für jeden Punkt.
Wenn ICH Tun Die Fit Endgültig Vorführung Design von Y, ICH erhalten Was ICH zeigte Du Vor Und ICH erhalten Die richtig hauptsächlich Auswirkungen Und Auch Die richtig zwei Faktor Interaktionen. Dann Wann ICH kombinieren ihnen, ICH erhalten Die richtig Modell mit Die richtig Kunst, sehr schließen Zu Die WAHR schätzen von Sigma.
Wenn ICH laufen Das Modell verwenden Fit Modell, Das Ist Die tatsächlich von vorhergesagt Handlung ICH erhalten. Das Ist Die Restwert Handlung ICH erhalten. Hier ist Die Vorhersage Profiler Das zeigt an Die prädiktiv Wert von Y. Du dürfen sehen Das Wenn Du sehen bei Die Neigung von Die Linie von B Und sehen als ICH ändern Die Wert von A, Die Neigung von B Änderungen. Wenn ICH ändern Das B, Die Neigung von A Änderungen, Wenn ICH ändern E, Die Neigung von F Änderungen.
Das zeigt an Interaktionen Ereignis.Wenn ICH gesucht Zu maximieren Das Funktion, ICH würde wählen Die hoch Wert für jede von Die Faktoren. Dann eins von Die Dinge ICH tat War ICH erstellt A Profiler Das Wo ICH sehen bei Das Ist Die WAHR Funktion, Das Ist Mein prädiktiv Formel Und Das Ist Die Unterschied zwischen diese zwei Funktionen.
Das Ist Die Einstellung Das führt Zu Die größten Unterschied zwischen Die prädiktiv Wert Und Die WAHR Wert von Die Funktion. Das ist Was ICH gesucht Zu zeigen du in JMP Und Krank bewegen zurück Zu Mein Folien Jetzt. Lassen Mich zusammenfassen, wir haben geredet um endgültig Bildschirm Entwürfe mit ihre Profis Und Nachteile.
ICH Dann eingeführt Die Idee von A Chronist Produkt Und zeigte Wie Zu bauen diese senkrecht mehrstufig Entwürfe In drei anders Wege. ICH zeigte Du Die JSL Skripte, ICH geteilt Die JSL Skripte für konstruieren diese Entwürfe.
Du dürfen verwenden Das Skript von Ändern Die Zahlen In Die Erste Und dritte Linien Zu machen Entwürfe Das mit zunehmend groß Zahlen von läuft. ICH geredet um Die statistisch Eigenschaften von diese Entwürfe Und besondere zeigte Das ihre Orthogonalität, Aber Auch In Die Fall von Design Konstruktion zwei, nicht nur Sind Sie senkrecht für Die hauptsächlich Auswirkungen, Aber Die hauptsächlich Auswirkungen Sind senkrecht Zu Die zwei Faktor Interaktionen.
Design Konstruktion zwei nur existiert für Entwürfe Das haben A mehrere von 16 Reihen Und Säulen, welche Ist A leicht Nachteil verglichen, Es gibt mehr Flexibilität mit Die andere Ansätze. Dann Endlich ICH zeigte Wie Zu analysieren diese Entwürfe. Lassen Mich machen A Paar von Empfehlungen.
Design Konstruktion Methode zwei Ist Die am sichersten Ansatz Weil von alle von Die Orthogonalität beteiligt Und Die Tatsache Das Die zwei Faktor Interaktionen Sind unkorreliert mit hauptsächlich Auswirkungen. ICH spitz aus bereits Das Du nicht haben Zu verwenden alle Die Säulen.
Du dürfen erstellen eins von diese entworfen Und Dann werfen weg bestimmt Säulen In Befehl Zu unterbringen Die WAHR Nummer von Faktoren Das Du haben. Der Vorteil von tun Das Ist Das Du Wille Auch erhalten besser Schätzungen von Die Fehler Varianz.
Dann es ist wichtig Zu erinnern Das Die drei Ebene Faktoren Sind für kontinuierlich Faktoren nur.Es würde nicht machen Sinn Zu haben drei Ebene kategorisch Faktoren für diese Säulen Weil Dort Sind weit weniger null Elemente als Einsen Und Plus Einsen.
A Paar von mehr Dinge. Quadratisch Auswirkungen Es wendet sich aus, Sind leicht besser geschätzt von ein senkrecht hauptsächlich gemischt Ebene Design als A DSD. Aber Wenn Du gesucht Zu verbessern Die quadratisch Wirkung Einschätzung, Du könnte hinzufügen zwei Reihen von Nullen Zu Die kontinuierlich Faktoren. Diese würde Sei wie Mittelpunkte.
Dann für Die kategorisch Faktor, Du dürfen wählen beliebig Vektor von Plus Einsen Das hat Plus Einsen Und Minus Einsen In Es. Dann Die andere, Die zweite Reihe würde haben Nur Die falten über von Die Erste Reihe In Die Einsen Und Minus Einsen. Das Ist alle ICH haben für Du Heute. Dank Du sehr viel für dein Aufmerksamkeit.
