DOE: potenziamento del design per concentrarsi su un raggio d'azione più ristrettoCIAO,
Domanda: Esiste un modo per aggiungere esecuzioni a un DOE (Augment Design), che aggiunge una gamma mirata di un fattore. In questo modo è possibile valutare un intervallo più ampio e concentrarsi anche sull'intervallo ottimale previsto in base alle conoscenze precedenti.
Ex. 25 corse con un fattore (A) di 0-100 + 5 corse con fattore (A) di 0-30
Sfondo:
Ho creato un disegno di screening definitivo che spazia i miei fattori in modo molto ampio. Ho una conoscenza preliminare (sia internamente che attraverso la letteratura) che mostra che l'intervallo in cui questo fattore è solitamente efficace entro un intervallo specifico (arbitrariamente ~ 20). Detto questo, i DOE possono sorprenderti quando le conoscenze pregresse si basano su approcci OFAT, motivo per cui ho optato per una gamma più ampia.
Il mio DOE varia attualmente questo parametro da 0 a 100. Osservando il DOE, ci sono tre livelli che ha generato (0,50,100). La mia preoccupazione è che, poiché i due livelli superiori (50 e 100) sono potenzialmente entrambi molto al di sopra del punto ottimale, non otterrò dati significativi. Sto discutendo se aggiungere più corse e costringere il DOE a valutare anche uno spazio più mirato e più ristretto attorno al traguardo dei 20 punti.
Progettazione di esperimentifinestreRi: DOE - Aumentare il design per concentrarsi su una portata più ristrettaCIAO @MetaLizard62080 ,
Sì, puoi modificare gli intervalli dei fattori quando ingrandisci un progetto: Finestra di progettazione potenziata (jmp.com)
Per impostazione predefinita, JMP aggiungerà i valori dell'intervallo per i fattori in base alla tabella dati e alla proprietà della colonna "Codifica" di ciascun fattore, ma è comunque possibile estendere o limitare gli intervalli dei fattori.
Ci sono anche altri cambiamenti che puoi fare, about vincoli tra fattori , termini nel modello (ad esempio aggiungere maggiore complessità), modificare il file criterio di ottimalità e puoi scegliere quale tipo di aumento vorresti fare.
Spero che questa (breve) risposta ti possa aiutare,
Ri: DOE - Aumentare il design per concentrarsi su una portata più ristrettaHo i seguenti pensieri:
1. Non esiste una singola metodologia o esperimento che possa essere utile in tutti i casi.
2. Credo nell'iterazione.Cioè, il primo esperimento aiuterà a pianificare il prossimo esperimento.A tal fine, inizia a sviluppare le tue conoscenze con modelli del primo ordine e aumentali negli esperimenti successivi.In altre parole, non cercare di ottenere tutto nel primo esperimento.BACIO (Mantienilo semplice e sequenziale).
3. Il tuo approccio volto ad essere audace e ad aumentare lo spazio di inferenza mentre si indaga sugli effetti del secondo ordine sembra ragionevole.Eseguilo prima, quindi progetta un esperimento di follow-up.Ricorda, non stai cercando di "scegliere un vincitore", ma di comprendere le relazioni causali.La determinazione dei livelli ottimali avverrà nelle iterazioni successive.
4. Suggerirei anche di includere il rumore nei tuoi esperimenti.
Ri: DOE - Aumentare il design per concentrarsi su una portata più ristrettaSeguire. Ho provato a utilizzare la funzione di progettazione aumentata, ma invece di modificare e limitare l'intervallo (ho inserito 0-30) ha semplicemente aggiunto più corse a 0, presumo perché la restrizione di 0-30 rientrava nell'intervallo originale 0-100 .
C'è un modo per forzare il modello ad aggiungere 0, 15, 30 alle corse che erano 0, 50, 100?
Ri: DOE - Aumentare il design per concentrarsi su una portata più ristrettaSe si desidera avere nuove esecuzioni comprese tra 0 e 30 per un fattore, sarà necessario modificare l'intervallo del fattore, altrimenti JMP aumenterà il progetto in base all'intervallo del fattore originale (0 - 100).
Le nuove esecuzioni e i valori dipendono anche dal modello che hai assunto: se vuoi avere punti a 0, 15 e 30, devi avere un intervallo di fattori compreso tra 0 e 30 e aumentare il disegno con punti centrali o aumentare il disegno con aggiungendo un effetto quadratico per questo fattore nel modello, a seconda delle esigenze e degli obiettivi del modello.
Si noti inoltre che, a seconda del modello e del criterio di ottimalità scelto per l'aumento, la ripartizione dei punti ai bordi e al centro dello spazio sperimentale può differire: Criteri di ottimalità
Potrebbe essere necessario passare a un design I-ottimale (oltre ad aggiungere l'effetto quadratico nel modello) nell'aumento per facilitare la generazione di punti al livello medio 15 (se l'intervallo è 0-30).
