Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiSiamo lieti di presentarvi questo corso di e-learning gratuito sulla progettazione personalizzata degli esperimenti . Questo corso si concentra sui principi fondamentali della progettazione di un esperimento, consentendovi di comprenderli e applicarli per ottenere una progettazione ottimale utilizzando la piattaforma di progettazione personalizzata di JMP.
La progettazione personalizzata è un approccio alla progettazione di esperimenti che produce progetti ottimali per il problema che si sta cercando di risolvere, che si tratti di identificare effetti importanti o di ottimizzare una o più risposte. Oltre ad apprendere la progettazione personalizzata in JMP, esplorerai concetti chiave della progettazione, tra cui dimensione e potenza del campione, bilanciamento, scelta degli intervalli fattoriali, blocco e valutazione del progetto. Questo corso è rivolto a chiunque lavori nei settori della scoperta, della ricerca, dello sviluppo e del controllo o della garanzia della qualità.
Le dimostrazioni di questo corso sono state registrate con JMP 14. Se utilizzi JMP 15 o una versione successiva, potresti notare alcune modifiche all'interfaccia, come voci di menu o opzioni aggiuntive nelle finestre di dialogo. Queste modifiche non influiscono sul contenuto del corso e non dovrebbero compromettere la tua capacità di seguirlo. Puoi accedere a Guida > Nuove funzionalità per visualizzare un PDF con le nuove funzionalità e i miglioramenti.
Scarica il file del corso (custom-design-of-experiments.zip) in cima alla pagina per utilizzarlo nel corso.
Invia eventuali commenti sul corso a Ruth.Hummel@jmp.com con oggetto "Feedback sul corso DOE personalizzato".
Progettazione degli esperimentiRe: Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiCercando di capire il ragionamento dietro al coefficiente del fornitore pari a 10.
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiCiao @iKnowVeryLittle , grazie per la tua domanda! In questo esempio, vogliamo conoscere la potenza del nostro esperimento per rilevare una variazione del carico di rottura da 30 libbre (la media per Acme) a 50 libbre (il carico di rottura minimo richiesto). Quindi stiamo cercando un effetto di 20 libbre. Il coefficiente previsto per l'analisi della potenza viene inserito come metà della dimensione dell'effetto prevista, quindi qui è 10. Il video "Scale Invariance" nella sezione "Testing a Continuous Factor" spiega questo nel contesto dei fattori continui, ma si applica anche al Fornitore poiché ci sono solo due livelli.
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiCiao Monica,
Quando eseguiamo un DOE personalizzato, diciamo, eseguiamo una prima serie di esperimenti e otteniamo una serie di condizioni previste che dovrebbero soddisfare il risultato desiderato (ipotizzando diversi fattori nel DOE).
Se vogliamo continuare a ottimizzare ulteriormente le condizioni, dovremmo inserire le condizioni previste con nuovi intervalli per i fattori, restringendo i valori intorno a quelli previsti nel primo round?
Immagino che sia questo che intendevi con reset dopo ogni round. Ma volevo esserne certo. La mia supposizione è che ci siano condizioni che possono essere ulteriormente ottimizzate (sto lavorando all'ottimizzazione dei metodi ELISA).
Grazie mille per la risposta.
Distinti saluti,
Juan (ne so meno della persona precedente)
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiCiao @JCabreraLuque . Benvenuto nella community JMP. Menziono @monica_beals in una copia del tuo post. Facendo così sarai sicuro che lei lo vedrà:
Ciao Monica,
Quando eseguiamo un DOE personalizzato, diciamo, eseguiamo una prima serie di esperimenti e otteniamo una serie di condizioni previste che dovrebbero soddisfare il risultato desiderato (ipotizzando diversi fattori nel DOE).
Se vogliamo continuare a ottimizzare ulteriormente le condizioni, dovremmo inserire le condizioni previste con nuovi intervalli per i fattori, restringendo i valori intorno a quelli previsti nel primo round?
Immagino che sia questo che intendevi con reset dopo ogni round. Ma volevo esserne certo. La mia ipotesi è che ci siano condizioni che possono essere ulteriormente ottimizzate (sto lavorando all'ottimizzazione dei metodi ELISA).
Grazie mille per la risposta.
Distinti saluti,
Juan (ne so meno della persona precedente)
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiCiao @JCabreraLuque , grazie per la tua domanda!
Parlando in termini molto generali (e supponendo che tu abbia condotto alcuni esperimenti di conferma per verificare che tali impostazioni producano i risultati previsti), un passaggio successivo comune per il miglioramento del processo è condurre esperimenti successivi con nuovi intervalli di fattori incentrati sulle impostazioni ottimali trovate in precedenza. In tale scenario, restringere gli intervalli di fattori potrebbe avere senso, in modo da non condurre esecuzioni in regioni dello spazio di progettazione che non producono risultati ottimali. Un avvertimento è che se il tuo ottimale previsto è vicino al limite dello spazio di progettazione originale, restringere gli intervalli di fattori potrebbe perdere un comportamento importante.
(Il problema di reimpostare le condizioni dopo ogni esecuzione è una componente della randomizzazione in un esperimento. In ogni dato esperimento, i fattori dovrebbero essere reimpostati dalle stesse condizioni iniziali prima di ogni esecuzione. Quando ciò non è possibile, progettiamo esperimenti split-plot.)
Monica
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiGrazie mille Monica e Gail per il vostro aiuto.
Ecco cosa ho pensato di dover fare.
Ottimo corso, molto utile.
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimenti@monica_beals Sembra che al capitolo 4 della rivista manchino i dettagli dei 7 fattori sperimentali. Non conosciamo i loro valori da utilizzare nella progettazione degli esperimenti e la rivista non ha una voce per "Progettazione di un esperimento con guarnizione per porte", come suggerito. È possibile aggiornare la rivista per includere queste informazioni?
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimentiCiao @Fizzix96 , ho scritto una risposta iniziale, ma poi mi sono reso conto che c'è un altro problema con il diario. Caricherò una nuova versione non appena avrò risolto il problema. Restate sintonizzati.:)
Re: Corso di progettazione personalizzata degli esperimenti...
