Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatorios(Retirado)
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosNo entiendo completamente su situación ya que solo ha discutido un factor y no ha proporcionado ningún otro contexto (p. ej., ¿cuál es su objetivo? ¿Estás examinando? ¿Qué es una unidad experimental (es un lote, una parte o una muestra? ¿Cuáles son sus hipótesis con respecto a la ubicación del horno?, etc.), así que aquí están mis pensamientos:
1. ¿Por qué no utilizar un muestreo sistemático de la producción actual para tener una idea sobre la ubicación dentro del efecto del horno?
2. No entiendo esto como un factor de diseño. Digamos que es significativo y el centro da el mejor resultado. ¿Realmente va a limitar el funcionamiento de su horno solo al centro, lo que afectará negativamente la producción?
3. Si la unidad experimental es un lote o partes, utilice parcelas divididas. El experimento de los 4 factores crea la trama completa y usted toma muestras del lote y coloca cada muestra en cada una de las 3 ubicaciones del horno. Si son partes, haga varias partes para cada combinación de tratamiento de los 4 factores y coloque una parte en cada ubicación.
4. ¿Por qué necesita probar las 3 ubicaciones? ¿Puede asumir la simetría y simplemente probar 1 nivel afuera (izquierda o derecha) y el otro en el centro?
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosHola @statman ,
Agradezco tu aporte. Haré todo lo posible para responder a sus preguntas y proporcionar algo de contexto. Debido a razones de propiedad, no puedo discutirlo con demasiado detalle.
El objetivo del experimento es probar cómo los cinco factores interactúan entre sí e impactan el resultado. En este sentido, estaría más cerca de un tipo de DOE de detección ya que los investigadores no están tan interesados (en este momento) en encontrar la configuración exacta para alcanzar una meta, sino más bien en aprender más sobre cómo estos factores interactúan y afectan el resultado. .
Como se mencionó anteriormente, una unidad experimental es un lote. Los investigadores pueden hacer tres lotes diferentes simultáneamente, cada lote es diferente debido a la configuración de X1, X2, X3 y X4. Cada uno de estos tres lotes se colocan físicamente dentro de un horno para que se sequen. La colocación de los lotes en el horno podría afectar el resultado y podría interactuar con algunos de los otros factores X1 a X4 en el DOE. Todas las posiciones en el horno deben usarse durante el secado. Existe alguna evidencia de que la ubicación en el horno puede afectar el resultado, pero no se ha estudiado, de ahí este DOE. Cada unidad experimental (lote) se coloca en UNA sola de las tres posiciones del horno. Y, por supuesto, los tres lotes se secan a la misma temperatura del horno, ya que no es físicamente posible que cada lote, en cada posición, se seque a una temperatura diferente.
El entorno no es la producción, es un laboratorio de investigación, por lo que hay un poco más de flexibilidad en este sentido, ya que no estamos inmovilizando el equipo de producción.
Independientemente de si se determina que cierta posición es la "mejor", no limitaremos el funcionamiento de nuestro horno. Todavía maximizamos la cantidad de lotes para secar en cada horno. Sin embargo, saber que una ubicación puede impulsar el resultado de una forma u otra será un conocimiento útil. Comprender esto ayudará a los investigadores a compensar este efecto.
No se puede asumir la simetría en nuestra situación específica debido al diseño físico del horno.
Desafortunadamente, todavía no hay una respuesta satisfactoria sobre cómo se puede usar la plataforma DOE de JMP para generar un DOE adecuado para la situación específica en cuestión. Actualmente, parece que la única forma de hacer esto es realizar dos DOE separados que dividirán algunos de esos 5 factores, por ejemplo, un DOE con X1 a X3 y otro DOE con X4 y X5. Esto es desafortunado porque hay alguna evidencia que sugiere que algunos de los primeros factores X1, X2 y X3 podrían interactuar con los factores X4 y X5 del segundo DOE. Idealmente, habría un DOE para probar todos estos juntos, pero con las estipulaciones que se mencionan en la publicación original.
Esperemos que esto ayude a agregar contexto e información. Gracias por su interés, y espero obtener una respuesta a este problema.
SD
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosSupongo que está incluyendo las interacciones con X5 y los factores continuos en el modelo. Eso obliga al algoritmo a preocuparse más por la estimación de esos efectos frente a la ortogonalidad de los bloques aleatorios. Es más notable aquí debido a los bloques aleatorios de un tamaño extraño. En mi prueba rápida, si elimino las interacciones que involucran el factor categórico, veo la estructura equilibrada. Tendría que verificar esas interacciones después, pero en general no debería ser terrible (y puede requerir algunas ejecuciones adicionales).
También puede probar un enfoque de covariables solo para forzar la estructura con los bloques especificados (y se tratan como fijos en ese punto), pero esto requiere cambiar los roles de los factores después del hecho.
Agradecemos que haya traído esto a la comunidad, esto está relacionado con una estructura general que ciertamente estamos pensando en desarrollar para una versión futura.
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosTe sugiero que leas:
Caja, GEP, Stephen Jones (1992), “ Diseños de parcelas divididas para una sólida experimentación de productos ”, Revista de Estadística Aplicada , vol. 19, N° 1
Su situación requiere parcelas divididas y/o diseños de franjas de bloques.
Es posible que deba crear su propia mesa para acomodar estos diseños (lo hago todo el tiempo).
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosHola @Ryan_Lekivetz ,
Sí, estoy incluyendo las interacciones con X5 y los demás factores continuos en el modelo.
Desafortunadamente, cuando ejecuto el modelo con todas las interacciones de segundo orden Y elimino todas las interacciones con X5, no obtengo la estructura equilibrada. Ya casi está, pero hay algunos bloques aleatorios que tienen niveles duplicados del factor categórico. Generé la tabla con 30 ejecuciones, ya que este es el número sugerido al incluir todas las interacciones X5.
SD
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosHola @statman ,
Gracias por el aporte. Creo que tendré que crear mi propia tabla al final, como señalas.Y estoy de acuerdo, creo que aquí sería apropiado un diseño de bloque dividido y/o separado.Es una lástima que JMP no pueda hacer esto por mí con las restricciones que necesito.
¡Gracias!,
SD
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosUn par de pensamientos adicionales.
1) Puede adoptar el enfoque de "jefe", en el que repara manualmente los bloques aleatorios rotos para obtener la estructura que desea y verifica que la evaluación del diseño parezca razonable.
2) El siguiente código usa su bloque aleatorio como muy difícil de cambiar, el horno como difícil de cambiar y los efectos continuos. Tenga en cuenta que debe eliminar los efectos del modelo para los primeros 2 factores, solo los estamos usando para llegar a la estructura de bloques aleatorios. Desecha efectivamente los valores aleatorios que aparecen en esas columnas.
En cualquier caso, deberá determinar cómo desea modelar estos efectos en función de su estructura de tratamiento (además del artículo de Box & Jones, otra buena lectura aquí: https://www.jmp.com/en_us/whitepapers/jmp/split-plot-designs.html )
GAMA(
Diseño personalizado,
{Agregar respuesta (Maximizar, "Y", ., ., . ),
Agregar factor (continuo, -1, 1, "VHTC falso", 2),
Agregar Factor (Continuo, -1, 1, "X5 como bloque aleatorio", 1),
Agregar factor (continuo, -1, 1, "X1", 0),
Agregar Factor (Continuo, -1, 1, "X2", 0),
Agregar Factor (Continuo, -1, 1, "X3", 0),
Agregar factor (Continuo, -1, 1, "X4", 0), Establecer semilla aleatoria (1471138809),
Número de inicios (940), Agregar término ({1, 0}), Agregar término ({3, 1}),
Agregar término ({4, 1}), Agregar término ({5, 1}), Agregar término ({6, 1}),
Agregar término ({3, 1}, {4, 1}), Agregar término ({3, 1}, {5, 1}),
Agregar término ({3, 1}, {6, 1}), Agregar término ({4, 1}, {5, 1}),
Agregar término ({4, 1}, {6, 1}), Agregar término ({5, 1}, {6, 1}),
Agregar término de alias ({1, 1}, {2, 1}), Agregar término de alias ({1, 1}, {3, 1}),
Agregar término de alias ({1, 1}, {4, 1}), Agregar término de alias ({1, 1}, {5, 1}),
Agregar término de alias ({1, 1}, {6, 1}), Agregar término de alias ({2, 1}, {3, 1}),
Agregar término de alias ({2, 1}, {4, 1}), Agregar término de alias ({2, 1}, {5, 1}),
Agregar término de alias ({2, 1}, {6, 1}), hacer un diseño de diagrama de franjas, establecer N diagramas completos (8),
Establecer N subparcelas ( 3 ), Establecer tamaño de muestra ( 30 ), Simular respuestas ( 0 ),
Guardar matriz X (0)}
);
Re: Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosHola @Ryan_Lekivetz ,
Gracias por sus pensamientos y aportes. Pude dejar X5 como un factor categórico de 3 niveles y cambiar una de las otras X a un factor VHTC (ya que es la temperatura del horno) y las cosas funcionaron bastante bien, sin embargo, tuve que entrar y cambiar algunas cosas. para X5 para que tenga la estructura que necesito.
Gracias por el enlace al libro blanco, lo leeré.
SD
Ayuda del DOE: hacer cumplir todos los niveles de un factor dentro de bloques aleatoriosEstimado JMP y comunidad,
Estoy tratando de configurar un DOE personalizado donde uno de los factores tiene tres niveles, y cada nivel de este factor DEBE estar presente en cada bloque aleatorio solo una vez.
Situación:
Tenemos un DOE donde sabemos que habrá 4 variables continuas que pueden oscilar entre valores bajos y altos. Tenemos un factor adicional que es un factor categórico de tres niveles. El DOE debe agruparse en bloques aleatorios de tamaño 3 (esto se debe a las limitaciones en la cantidad de carreras que se pueden realizar en un día, 3 por la mañana y 3 por la tarde); por supuesto, la cantidad total de carreras también es un múltiplo de 3. El último factor, X5, tiene 3 niveles, L1, L2, L3 que representan físicamente 3 ubicaciones de una muestra dentro de un horno de secado. Estas ubicaciones son izquierda, centro y derecha.
El investigador ejecuta lotes en grupos de tres y cada lote obtiene una posición dentro del horno de secado, a la izquierda, a la derecha o al centro. Los investigadores pueden ejecutar hasta seis lotes en un día, por lo que los bloques aleatorios son de tamaño 3 (3 por la mañana y 3 por la tarde). Cada vez que se hacen tres lotes, se utilizan las tres posiciones. Por ejemplo, la ejecución 1 podría ir en la posición L2, la ejecución 2 en la posición L3 y la ejecución 3 en la posición L1. Una de las cosas que se están probando (en combinación con los otros factores) es si la ubicación dentro del horno de secado tiene un impacto en el resultado.
Problema:
El problema al que me enfrento es cómo forzar que cuando JMP genera un DOE, asegure que cada uno de los 3 niveles ocurra una vez en cada bloque aleatorio, pero que se asigne aleatoriamente a las ejecuciones. En la captura de pantalla a continuación, creo que ayuda a mostrar el problema. Para las primeras seis ejecuciones de los bloques aleatorios 1 y 2, el orden de X5 es L2, L2, L3 y L1, L1, L3. Obviamente, esto no puede ocurrir en el diseño porque L1, L2 y L3 se refieren a las posiciones izquierda, central y derecha en el horno y solo pueden usarse una vez dentro de un bloque aleatorio. entonces el orden de X5 debería ser algo así como L1, L3, L2 y L3, L2, L1 para los bloques aleatorios 1 y 2. Todavía necesito que cada nivel se asigne aleatoriamente a las carreras, pero que cada nivel aparezca solo una vez dentro de cada bloque aleatorio. No creo que agregar un factor de bloqueo sea la forma correcta, pero quizás me equivoque.
En el modelo DOE, también estoy interesado en probar todos los efectos principales de X1-X5 y todas las interacciones de segundo orden entre todos los factores.
Solución posible:
La única forma que se me ocurre en este momento es generar un DOE con los cuatro factores continuos y un DOE con el factor categórico de 3 niveles. Cada uno tiene el mismo número de ejecuciones y luego une las tablas haciendo coincidir la columna "Bloque aleatorio". Pero, cuando hago eso, cada ejecución del DOE de cuatro factores se repite 3 veces debido a los diferentes niveles de factor categórico del otro DOE. Esto tampoco es lo que quiero. Si hago clic en Soltar múltiplos de la tabla principal, vuelvo al número original de ejecuciones, pero el orden de X5 es casi siempre el mismo: L2, L3, L1. Además, no creo que las 18 ejecuciones sean suficientes para capturar también la interacción de segundo orden de X5 con los otros cuatro factores. Creo que necesitaré más de 30 ejecuciones en total para poder capturar todas las interacciones de segundo orden. Esto todavía no captura lo que quiero, porque está repitiendo la misma ejecución para los tres niveles dentro de un bloque aleatorio.
Si alguien ha tenido un problema similar y ha descubierto cómo solucionarlo, estoy muy interesado en saber cómo lo hizo. O, si hay una metodología adecuada dentro de JMP para lograr esto, eso también es algo que me interesa aprender.
¡Gracias por tu interés y aporte!,
SD
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