DOE - Augmenter la conception pour se concentrer sur une portée plus étroiteSalut,
Question: Existe-t-il un moyen d'ajouter des exécutions à un DOE (Augment Design), qui ajoute une plage ciblée d'un facteur. De cette façon, vous pouvez évaluer une plage plus large et également vous concentrer sur la plage optimale attendue en fonction de vos connaissances préalables.
Ex. 25 essais avec un facteur (A) de 0 à 100 + 5 essais avec un facteur (A) de 0 à 30
Arrière-plan:
J'ai créé un modèle de dépistage définitif qui couvre mes facteurs très largement. J'ai des connaissances préalables (à la fois en interne et par la littérature) montrant que la plage dans laquelle ce facteur est généralement efficace dans une plage spécifique (arbitrairement ~ 20). Cela dit, les DOE peuvent vous surprendre lorsque les connaissances préalables sont basées sur les approches OFAT, c'est pourquoi j'ai opté pour une gamme plus large.
Mon DOE varie actuellement ce paramètre de 0 à 100. En regardant le DOE, il a généré trois niveaux (0,50,100). Ma préoccupation est que, comme les 2 niveaux supérieurs (50 et 100) sont potentiellement tous deux bien au-dessus du point optimal, je n'obtiendrai pas de données significatives. J'envisage d'ajouter davantage de tests et de forcer le DOE à évaluer également un espace ciblé et plus étroit autour de la cible 20.
Conception d'expériencesles fenêtresRe: DOE – Augmenter la conception pour se concentrer sur une plage plus étroiteSalut @MetaLizard62080 ,
Oui, vous pouvez modifier les plages de facteurs lors de l'augmentation d'un plan : Fenêtre de conception d'augmentation (jmp.com)
Par défaut, JMP ajoutera les valeurs de plage pour vos facteurs en fonction de votre table de données et de la propriété de colonne « Codage » de chaque facteur, mais vous avez toujours la possibilité d'étendre ou de restreindre les plages des facteurs.
Il existe également d'autres modifications que vous pouvez effectuer, à propos de contraintes entre facteurs , les termes du modèle (ajouter plus de complexité par exemple), modifier le critère d'optimalité , et vous pouvez choisir lequel type d'augmentation vous aimeriez faire.
J'espère que cette (courte) réponse vous aidera,
Re: DOE – Augmenter la conception pour se concentrer sur une plage plus étroiteJ'ai les réflexions suivantes :
1. Il n’existe pas de méthodologie ou d’expérience unique qui soit utile dans tous les cas.
2. Je crois à l'itération.Autrement dit, la première expérience aidera à planifier la prochaine expérience.À cette fin, commencez à développer votre compréhension avec des modèles de premier ordre et développez-les dans des expériences ultérieures.En d’autres termes, n’essayez pas de tout obtenir dès la première expérience.KISS (Gardez les choses simples et séquentielles).
3. Votre approche consistant à être audacieuse et à augmenter l'espace d'inférence tout en étudiant les effets de second ordre semble raisonnable.Exécutez-le d’abord, puis concevez une expérience de suivi.N'oubliez pas que vous n'essayez pas de « choisir un gagnant », mais de comprendre les relations causales.La détermination des niveaux optimaux aura lieu lors des itérations ultérieures.
4. Je suggérerais également d'inclure le bruit dans vos expériences.
Re: DOE – Augmenter la conception pour se concentrer sur une plage plus étroiteÀ suivre. J'ai essayé d'utiliser la fonctionnalité de conception d'augmentation, mais plutôt que de modifier et de restreindre la plage (j'ai saisi 0-30), cela a simplement ajouté plus d'exécutions à 0, je suppose parce que la restriction de 0-30 était dans la plage d'origine de 0 à 100. .
Existe-t-il un moyen de forcer le modèle à ajouter 0, 15, 30 secondes aux exécutions qui étaient de 0, 50, 100 ?
Re: DOE – Augmenter la conception pour se concentrer sur une plage plus étroiteSi vous souhaitez avoir de nouvelles analyses entre 0 et 30 pour un facteur, vous devrez alors modifier la plage de facteurs, sinon JMP augmentera la conception en fonction de la plage de facteurs d'origine (0 - 100).
Les nouveaux essais et les valeurs dépendent également du modèle que vous avez supposé : si vous souhaitez avoir des points à 0, 15 et 30, vous devez avoir une plage de facteurs de 0 à 30 et augmenter le plan avec des points centraux ou augmenter le plan de ajouter un effet quadratique pour ce facteur dans le modèle, en fonction des besoins et des objectifs de votre modèle.
A noter également qu'en fonction du modèle et du critère d'optimalité choisi pour l'augmentation, la répartition des points aux frontières et au centre de l'espace expérimental peut différer : Critères d'optimalité
Vous devrez peut-être passer à une conception I-optimale (en plus d'ajouter un effet quadratique dans le modèle) dans l'augmentation pour faciliter la génération de points au niveau intermédiaire 15 (si la plage est de 0 à 30).
