Je suis assez novice dans ce domaine donc je vais définir la situation. Merci de partager votre avis sur la situation.
J'ai deux facteurs (Inputs A, 
qui affectent individuellement et directement les facteurs C et D (Mesures). L'augmentation de A ou B entraîne une augmentation de C et D. Le problème est qu'actuellement, j'essaie de dissocier les avantages de A et B de C et D. J'ai tenté un RSM DOE où j'ai laissé C et D comme facteurs incontrôlés. JMP a ajouté quelques exécutions supplémentaires et j'espérais obtenir suffisamment de variation dans celles-ci pour que le modèle soit généré de manière appropriée. Malheureusement, après avoir rempli les facteurs avec les mesures C et D, j'ai évalué la conception et obtenu ce profil de variance. Je crois donc que j'ai échoué dans cette tentative.
Comment modéliser des facteurs qui sont directement influencés par d'autres facteurs ?
