Les méthodes modernes du DOE vous permettent de créer une expérience adaptée à votre système. Apprenez à surmonter les limites du DOE traditionnel en utilisant la plateforme de conception personnalisée. Après avoir créé le design, utilisez différents outils pour explorer et comparer différents designs afin de vous assurer que vous créez la meilleure option pour atteindre vos objectifs.
Questions et réponses / Discussion
Un grand merci à @Bill_Worley et @Victor_G pour obtenir de l'aide sur la session de questions et réponses de cette session.
Q : Quelle conception est la meilleure si vous n’avez que des facteurs continus ?
R : De nombreuses conceptions peuvent fonctionner avec des facteurs continus, mais le DOE personnalisé offrira la plus grande flexibilité.
Q : Quelle est la différence entre une conception personnalisée avec uniquement des effets principaux et une conception de projection définitive ?
R : Un plan d'études à effets principaux ne fournira pas d'estimations pour les effets d'ordre supérieur ; un DSD fournira une estimation des interactions à deux facteurs et des termes polynomiaux s'ils sont actifs et importants (et si tous les effets principaux ne sont pas actifs).
Q : Que signifie l'estimabilité « Nécessaire » par rapport à « Si possible » ?
R : Les effets jugés « nécessaires » obligeront la génération de conception à être en mesure d'estimer ces termes. Effets "Si possible" créera des conceptions bayésiennes, où les effets peuvent être estimés s'il vous reste suffisamment de degrés de liberté, et la génération de la conception tentera d'adapter les points pour pouvoir estimer ces effets.
Q : Une conception personnalisée autorise-t-elle les réplications ?
R : Vous pouvez spécifier le nombre de traitements répliqués dans un DOE personnalisé. Si vous souhaitez répliquer un plan complet (une répétition pour chaque traitement), vous pouvez créer le plan, puis augmenter le DOE pour répliquer tous les traitements.
Q : Puis-je exécuter un DSD avec des facteurs catégoriels et de mélange ?
R : DSD autorise des facteurs continus et des facteurs catégoriels à deux niveaux.
Q : Pour les facteurs de mélange, lequel est le meilleur : une conception de mélange classique ou une conception de remplissage d'espace ?
R : Cela dépend, car les méthodologies sont très différentes. Il s’agit essentiellement d’une comparaison entre des approches basées sur un modèle et des approches indépendantes du modèle, et elles ont leurs avantages et leurs inconvénients. Plus ici.
Q : Comment évaluez-vous si les réponses générées sont significatives ?
R : Il y a de nombreux modèles de diagnostic des outils pour vous aider. Le Analyse de la variance et Estimation des paramètres les rapports sont un bon point de départ.
Q : Le fait de changer un facteur en Difficile ou Très Difficile restreindra-t-il la plage de réglage ?
R : Non, définir un facteur sur Difficile ou Très Difficile regroupera les traitements avec des paramètres similaires (au lieu d'être complètement randomisés) et garantira que la conception est équilibrée entre ces facteurs qui sont restreints.
Q : Existe-t-il des situations dans lesquelles le D-optimal est meilleur que les autres critères d'optimalité ?
R : L'utilisation de la plateforme Design Explorer peut aider à trouver une conception présentant un bon compromis entre différents critères d'optimalité (tels que I pour la variance de prédiction et D pour le filtrage). Il existe également la possibilité d'utiliser un plan A-optimal, car il permet d'accorder une importance/précision différente aux estimations des paramètres (par exemple, pour avoir une meilleure précision sur les effets principaux et moins sur les effets d'interaction dans le contexte des plans de sélection). Bradley Jones a fait un merveilleux exposé sur Conceptions optimales .
Q : Comment savez-vous quel critère d’optimalité a été utilisé pour créer un design ?
R : Le tableau DOE répertorie les critères d’optimalité qui ont été utilisés.
Q : Si vous ne suivez pas l’ordre donné par le DOE, qu’est-ce que cela signifie pour les résultats ? Par exemple, si vous êtes limité par le temps lors de l’arrêt de la production pour exécuter l’expérience, cela signifie que vous devez procéder dans un ordre aussi logique que possible. Est-ce que cela fausserait les résultats ?
R : Si possible, vous devez vous en tenir à l’ordre aléatoire fourni. S'il existe des limitations connues à l'avance, vous pouvez créer un facteur bloquant autour d'une contrainte connue.
