Cara Comunità,
Nella progettazione personalizzata, quale progettazione ottimale sarebbe quella appropriata per la selezione dei parametri di processo critici e per definire lo spazio di progettazione per lo studio di sette fattori continui con 2 livelli e ciascun fattore con un punto centrale? Ho la limitazione di 10 trattamenti alla volta.
@Manistat
C'è una nuova funzionalità in JMP versione 17 che penso troverai davvero utile. Dopo aver specificato i fattori e i termini del modello in Custom DOE, esiste una nuova piattaforma chiamata "Design Explorer" che consente di creare e confrontare progetti con specifiche diverse (criteri di ottimalità, numero di trattamenti, numero di punti centrali, ecc.) e quindi confrontare la loro diagnostica. Penso che questo strumento sarà di grande aiuto con le domande che stai ponendo.
CIAO @Manistat ,
Potrei avere alcune domande per aiutarti ulteriormente:
- Se capisco il tuo obiettivo, vorresti fare uno screening dei parametri di processo per identificare quelli che sono significativi sui risultati del tuo processo (quindi screening degli effetti principali)?
- Perché vuoi un punto medio per ogni intervallo di fattori, ti aspetti una certa curvatura nella risposta/effetti quadratici?
- Qual è il tuo limite di 10 trattamenti "alla volta"? È un vincolo simile a "10 corse al giorno" (equipaggiamento/vincolo sperimentale)?
- Qual è il tuo budget sperimentale in totale (un multiplo di 10 immagino)?
- Hai qualche restrizione nello spazio sperimentale da considerare (combinazioni non consentite come "Se X1 è impostato su 1, allora X2 non può essere su -1")?
- Hai qualche restrizione sulla randomizzazione dei trattamenti da considerare: un fattore che è "difficile da modificare" e preferisci impostarlo a un certo valore per un certo numero di corse prima di reimpostarlo?
A seconda delle risposte, possono essere possibili diversi progetti (qui fatti senza vincoli aggiuntivi):
- Un design personalizzato, con i 7 fattori continui e un fattore di blocco (10 corse per blocco), che specifica un modello con effetti principali ed effetti quadratici (che sono impostati come "Necessario" per impostazione predefinita ma possono anche essere impostati come "Se possibile" per salvare alcune prove sperimentali) in modo da avere punti medi per ogni intervallo di fattori. Questo progetto potrebbe richiedere 20 esecuzioni per impostazione predefinita (2 blocchi di 10 esecuzioni).
- Un progetto di screening definitivo, con 7 fattori continui, l'opzione "Aggiungi blocchi con sequenze centrali per stimare gli effetti quadratici" verificata con 3 blocchi e 4 sequenze extra. Questa opzione potrebbe richiedere 23 esecuzioni per impostazione predefinita (1 blocco con 9 esecuzioni, 2 blocchi con 7 esecuzioni ciascuno).
Puoi dare un'occhiata ai due progetti allegati e confrontare i progetti con la piattaforma DoE -> Diagnostica del progetto -> Confronta i progetti per vedere quale sarebbe il più appropriato (in caso di accordo con il tuo budget sperimentale, nessuna restrizione aggiuntiva/ combinazioni non consentite, ecc...)
Spero che questa prima risposta ti possa aiutare,
Aggiornamento : Se la tua domanda è relativa ai criteri di ottimalità (D, A, I...), potresti trovare utile questo link: Criteri di ottimalità (jmp.com)
Storicamente, il criterio di ottimalità D è utilizzato per i progetti di screening (si concentra su stime precise degli effetti), ma anche l'ottimalità A è molto interessante da considerare (si concentra sulla minimizzazione della somma delle varianze delle stime dei parametri, e si ha maggiore libertà di porre maggiore enfasi su determinati effetti, ad esempio maggiore enfasi sugli effetti principali rispetto agli effetti quadratici).
I-ottimalità riguarda la minimizzazione della varianza media della previsione nello spazio di progettazione, quindi è più adatta per i modelli di superficie di risposta (che potrebbe non essere il tuo caso).
