È possibile utilizzare fattori di covariata con il design personalizzato, ma non con il design di riempimento dello spazio.
In alcuni casi è preferibile schermare in modo omogeneo lo spazio del progetto.
Ho provato a creare un modello con termini cubici e quartici per forzare l'ottimizzazione per distribuire le righe selezionate sull'intero spazio di progettazione, ma il risultato potrebbe essere migliore.
Ho anche provato a utilizzare il clustering gerarchico utilizzando il criterio del centroide, quindi seleziono la riga più vicina al centroide di ciascun cluster. Funzionava meglio ma non è facile da usare.
Idealmente, mi sarebbe piaciuto selezionare i fattori covariati, direttamente nella piattaforma di riempimento dello spazio.
Hai qualche suggerimento?
Ho utilizzato i dati del test "prostate cancer.jmp" per illustrare i miei tentativi. Per chiarezza, ho ridotto la dimensionalità utilizzando il ridimensionamento multidimensionale 2D. Il colore rappresenta 20 cluster per selezionare le file migliori. Gli indicatori quadrati rappresentano le 20 righe selezionate dalla piattaforma Custom DoE.
Distinti saluti,
Firenze
