Saludos.
Soy un estudiante de doctorado sin experiencia en ingeniería y he estado usando JMP 17 Pro durante el último mes. Esta es la primera vez que uso el software JMP y realicé un autoaprendizaje a través del sitio web de JMP, YouTube y Chemistry World para poder llegar a RSM, pero estoy luchando para solucionar el problema de falta de ajuste. Comencé mi proceso de optimización con un diseño factorial fraccionado (2^6-2) para filtrar los factores importantes mediante la detección de 2 niveles. A partir de ahí, realicé un diseño compuesto centrado en la cara para tres factores significativos utilizando una trayectoria ligeramente más ancha con seis puntos centrales adicionales, por triplicado con un orden de ejecución aleatorio utilizando RSM en diseño clásico. El resultado fue 60 experimentos, incluidos 18 puntos centrales para señales de medición de múltiples compuestos. Solo tuve dos compuestos con falta de ajuste insignificante, el resto P<0.001. Mi pregunta es:
1. ¿Cómo puedo verificar si la gran cantidad de puntos centrales causa el sesgo en el modelado de otros compuestos?
2. ¿Está bien eliminar los puntos centrales y conservar todas las demás respuestas para modelar?
3. Cómo verificar si el modelo en el JMP se ajusta al polinomio cuadrático o de orden superior para ajustarlo antes de modificar el instrumento.
4. leo @Phil_Kay sugirió el uso de Mejor subconjunto y SVEM Lasso en Gen Reg por un problema similar en otra publicación. ¿Dónde puedo encontrar más detalles sobre el análisis de datos usando esos dos enfoques para ajustar el RSM para obtener la falta de ajuste deseada en el DOE?
5. Si ese no es el caso, ¿cómo aumentar el experimento para lograr el desajuste deseado?
Por favor, ayúdame.
Gracias
