¡Hola! Creo que esta pregunta se hizo varias veces antes. Pero todavía estoy confundido acerca de cómo obtener el RMSE para el análisis de potencia para DOE con múltiples factores. Digamos que tengo 7 factores y 10 respuestas, ¿tengo que realizar primero 10 estudios piloto diferentes para cada respuesta para construir un modelo adecuado y luego obtener el RMSE (¡eso será mucho trabajo!)? ¿Cómo configurar el estudio piloto? ¿Alguien puede proporcionar procedimientos más detallados para obtener el RMSE? ¡Gracias!
Hola @DendrogramSteer ,
Su pregunta sobre la evaluación del análisis de potencia es, de hecho, un tema muy frecuente en este foro.
Hay algunas discusiones interesantes que quizás desee ver aquí (no es una lista exhaustiva), sobre cómo usar este análisis y cómo confiar en los resultados del modelo:
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Should-I-consider-power-analysis-in-DOE/mp/501063
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Comparing-DoEs-Why-DGAI-efficiencies-are-all-the-SAME-and/mp/559266
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Losing-Power-and-Prediction-Variance-in-Custom-DOE-constraints/mp/544828
El poder es la capacidad de detectar efectos significativos si están efectivamente presentes.Supongo que, según las características de su estudio, es posible que se encuentre en una fase de evaluación (o comienzo de optimización), por lo tanto, es necesario que evalúe y evalúe el poder de su diseño, para asegurarse de no perder efectos significativos.
Para utilizar el análisis de potencia de manera eficiente, debe especificar:
- El tamaño de la señal que necesita detectar (a través de valores de "Coeficientes anticipados")
- Estimaciones del ruido de medición experimental y de respuesta (a través del valor "Anticiped RMSE") (a determinar para cada respuesta, o usar el peor de los casos (valor más grande))
- Umbral de nivel de significación (por defecto 0,05).
Puede encontrar más información sobre la plataforma Power Analysis aquí: Análisis de potencia (jmp.com)
Es posible que no tenga esta información al comienzo de su estudio o en una fase de selección si no tiene datos históricos (y crear estos estudios piloto puede representar mucho trabajo como menciona, sin tener mucho valor agregado en comparación con ejecuciones que podrían realizarse en el contexto de su DoE).
Sin embargo, puede usar esta plataforma de análisis de potencia para comparar diferentes diseños y/o modelos, y evaluar cómo su presupuesto/restricción experimental puede afectar la posibilidad de detectar efectos significativos de manera efectiva.
Espero que esta primera respuesta lo ayude, estoy seguro de que a otros expertos del DoE les gusta @Phil_Kay también puede proporcionar nuevas perspectivas o enriquecer esta discusión,
Si necesita un análisis de poder para las 10 respuestas, necesita RMSE para las 10 respuestas. En primer lugar, me preguntaría por qué necesita un análisis de poder para las 10 respuestas. ¿Son todos tan importantes? Quizás lo sean.
Esto no significa que deba realizar un estudio piloto por separado para cada respuesta. Eso sería muy extraño. Después de todo, no vas a realizar experimentos separados para cada respuesta.
De hecho, es posible que no necesite realizar ningún estudio piloto.
Necesita una estimación de la variabilidad en la respuesta cuando los factores se mantienen constantes. Puede obtener esto de los datos existentes en el proceso/sistema. De lo contrario, mida todas las respuestas durante 6 ejecuciones (más es mejor si puede permitírselo) con todos los factores establecidos en constante. La desviación estándar de cada respuesta durante esas 6 ejecuciones será una estimación útil (no perfecta) de la variabilidad en la respuesta que puede usar para el análisis de potencia.
Espero que eso ayude,
phil
