Hallo,
Ich arbeite an einem Optimierungsproblem und habe eine PCA für den Datensatz durchgeführt.Die sieben wichtigsten Hauptkomponenten erklären etwa 80 % der Varianz.Ich hatte gehofft, ein DoE unter Verwendung dieser sieben wichtigsten Hauptkomponenten als Variablen planen zu können.Ein Kollege hat jedoch darauf hingewiesen, dass dies Unsinn ist, da die späteren Hauptkomponenten vergleichsweise wenig Varianz gegenüber den früheren erklären und ihre Einbeziehung daher zu einer ineffizienten Nutzung experimenteller Ressourcen führen würde.(Zur Information: Er befürwortete stattdessen die k-Nächste-Nachbarn-Analyse, über die ich nicht viel weiß.)Meine Frage ist, ob es immer noch gültig ist, ein DoE mit Variablen (in diesem Fall Hauptkomponenten) durchzuführen, deren Fähigkeit, Daten zu erklären, stark variiert.(In meinem Bereich sehe ich oft DoEs, die nur auf der Grundlage der drei besten DoEs vorgeschlagen werden, selbst wenn sie nur einen Bruchteil der Gesamtvariabilität erklären.)
