perché non ci sono punti stella nel design personalizzato RSMCiao esperti JMP,
abbiamo discusso molto internamente del motivo per cui non ci sono punti stella nel progetto RSM, calcolati dal progettista personalizzato.
Qual è la ragione di ciò e in questo caso il design classico è migliore di quello personalizzato?
Grazie per l'aiuto qui.
Progettazione di esperimentiRe: perché non ci sono punti stella nel design personalizzato RSMPer essere chiari, il motivo principale per cui il progetto Box-Behnken è stato "inventato" è perché i vertici estremi (angoli dello spazio o punti della stella) non erano possibili combinazioni di livelli da percorrere (essenzialmente un vincolo). Ancora una volta, è importante visualizzare lo spazio in cui stai sperimentando.
Re: perché non ci sono punti stella nel design personalizzato RSMCIAO @SimonFuchs ,
I design Box Behnken sono molto diversi dai design compositi centrali o dai design personalizzati/ottimali della superficie di risposta.
Questo disegno classico è utilizzato in letteratura come uno dei disegni con la "migliore precisione", poiché è disponibile più potenza per la potenza quadratica, e anche perché questo disegno ha una precisione uniforme nello spazio sperimentale, spesso per un numero di esecuzioni inferiore rispetto a il disegno composito centrale. Dovrebbe essere centrato nello spazio sperimentale ottimale, o molto vicino ad esso. Maggiori informazioni su Box-Benhken: L'educatore aperto - 4. Metodologia della superficie di risposta di Box-Behnken
A causa di queste caratteristiche e differenze, la ripartizione dei punti è diversa (diverse combinazioni di fattori come hai menzionato):
Box-Behnken (15 punti per impostazione predefinita per 3 fattori in JMP, nessun punto negli angoli):
Progettazione RSM ottimale (progettazione personalizzata, 16 esecuzioni predefinite per 3 fattori):
Ed ecco il confronto per la potenza (rilevamento degli effetti):
Il design RSM ottimale ha una potenza maggiore per gli effetti principali e le interazioni a 2 fattori. Box-Behnken ha una potenza leggermente superiore per gli effetti quadratici.
Per quanto riguarda il profilo di varianza della previsione, il Custom Design fa un lavoro leggermente migliore rispetto al Box-Behnken.
Raccomanderei caldamente l'uso del design personalizzato rispetto ai design classici (come Box-Behnken, Central Composite, ...), poiché consente di avere progetti efficienti in grado di gestire anche molti vincoli o diversi tipi di fattori (categorici ad esempio , che non è gestito nei classici progetti di Response Surface) e supporta una metodologia iterativa (attraverso il design augmentation) che può aiutarti durante tutte le fasi della tua ricerca (screening -> esplorazione -> ottimizzazione).
Re: perché non ci sono punti stella nel design personalizzato RSMEcco i miei pensieri riguardo RSM, scusate le mie divagazioni:
L'idea alla base di questi tipi di design è quella di carta geografica (ad esempio, mappa di contorno) la risposta nello spazio di progettazione in modo da poter selezionare i livelli dei fattori che ottimizzano la risposta.Le domande che devi porti sono: ti trovi nello spazio di progettazione ottimale (hai identificato i fattori significativi e un inviluppo di livelli in cui tali fattori possono operare, in genere attraverso progetti di screening) e questo spazio è coerente rispetto alle condizioni mutevoli (ad esempio, rumore, il che significa che dovrai aver studiato gli effetti dei fattori rispetto al rumore)? La significatività statistica non è più importante (è già stata stabilita). Se, tuttavia, lo spazio di progettazione dipende dal cambiamento delle condizioni, la mappa non sarà utile. Sarebbe come avere una mappa di Filadelfia quando sei a Boulder. Sebbene si dia molta enfasi al "miglior progetto" basato su criteri di ottimalità, ahimè, molti sperimentatori non hanno informazioni sufficienti per scegliere tali criteri a priori (e il vecchio adagio è vero: Garbage in, garbage out). Inoltre, questi progetti non enfatizzano le strategie per comprendere il rumore in modo appropriato. L'attenzione è esclusivamente sulla struttura del design (pensa a qualsiasi esperimento tu abbia mai contemplato. Quindi pensa al numero di fattori presenti nello studio e non presenti nello studio. Sperimenti sempre su una frazione dello spazio reale. È un ragionamento ancora più imperfetto tralasciare fattori che non ritieni importanti senza mai ottenere dati a supporto di tale ipotesi) Sono certamente prevenuto dagli insegnamenti del GEP Scatola. La sua idea di metodologia della superficie di risposta è quella di condurre progetti sequenziali per mappare in definitiva lo spazio, piuttosto che provare a farlo in un unico esperimento. Ciò offre anche l’enorme vantaggio di poter valutare la stabilità dello spazio di progettazione rispetto alle condizioni mutevoli. Solo un'altra nota per la selezione del progetto: non disattivare l'ingegneria. Visualizza lo spazio che stai studiando, il design riempie quello spazio in modo appropriato? Hai bisogno di enfatizzare aree dello spazio? Se sì, perché?
Solo una nota, per non essere polemico, il blocco e molte strategie per gestire il rumore (array di prodotti incrociati, grafici divisi, BIB, ecc.) sono stati inventati molto prima che i criteri di ottimalità diventassero favorevoli.
Re: perché non ci sono punti stellari nel design personalizzato RSMCiao Vittorio,
grazie mille per la tua profonda risposta. Il tuo chiaro riassunto in due punti alla fine è davvero una bella domanda da portare a casa.
Ho ancora una domanda. Ho confrontato entrambi i progetti forniti e differiscono, poiché il design personalizzato ha 16 esecuzioni e il box benhken solo 14. quindi ci sono diverse combinazioni di fattori in entrambi i progetti. il che mi rende un po' difficile comprendere i retroscena del design personalizzato e il modo in cui JMP riesce a trovare il design migliore per il mio scopo, così subito ho creduto che il design personalizzato fosse il migliore per tutti gli esperimenti RSM.
Re: perché non ci sono punti stellari nel design personalizzato RSMGrazie mille per la tua profonda risposta!! Questo aiuta
Re: perché non ci sono punti stella nel design personalizzato RSMCIAO @SimonFuchs ,
È difficile rispondere in un caso molto generale e ampio, poiché a seconda del numero di fattori e vincoli/specifiche, la piattaforma Custom Design può talvolta fornire un design diverso da quello classico (come Central Composite Design), ma a volte può anche fornire lo stesso design di un CCD classico.
Ho fatto un piccolo esempio con 3 fattori continui e creando 2 disegni, uno con la piattaforma "Classical", "Response Surface Design" (scegliendo CCD e valori assiali di "1", "On Face"), e uno con la piattaforma "Custom Design" e si ritrovano con gli stessi progetti CCD con 16 esecuzioni.
- Progettazione personalizzata dello script:
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X1", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X2", 0 ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 0 ), Set Random Seed( 275411 ),
Number of Starts( 43773 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 2} ),
Add Term( {1, 1}, {2, 1} ), Add Term( {2, 2} ), Add Term( {1, 1}, {3, 1} ),
Add Term( {2, 1}, {3, 1} ), Add Term( {3, 2} ), Set Sample Size( 16 ),
Optimality Criterion( "Make I-Optimal Design" ), Simulate Responses( 0 ),
Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
- Progettazione composita centrale dello script
DOE(
Response Surface Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Change Factor Settings( 1, -1, 1, "X1" ),
Change Factor Settings( 2, -1, 1, "X2" ),
Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 0 ), Set Random Seed( 275411 ),
Make Design( 1 ), Set Axial Choice( 3 ), Center Points( 2 ),
Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Set Run Order( Randomize ),
Make Table}
)
Puoi confrontare questi due design, dovrebbero essere identici.
Potresti fornire maggiori dettagli alla tua domanda? Hai un caso concreto per illustrarlo?
Forse la tua domanda è più correlata alla posizione dei punti stella (sulla faccia, ruotabile, ortogonale) e alla sua influenza sul modello (poiché Custom Design creerà solo punti stella "sulla faccia" poiché è limitato dalla gamma dei fattori e non è possibile espanderlo) ?
Ecco un breve confronto di potenza per i tre tipi di progettazione delle posizioni dei punti stella: Sulla faccia (-1/1), Ortogonale (-1,29/1,29) e Ruotabile (-1,68/1,68):
E confronto della varianza:
Come puoi vedere, la massima distanza dei punti stellari è dal centro dello spazio sperimentale:
- Maggiore è la potenza degli effetti principali e degli effetti quadratici, ma minore è la potenza dell'intercetta,
- Maggiore è la varianza al centro dello spazio sperimentale, ma minore è la varianza al confine dello spazio sperimentale.
Spero che troverai utile questa prima risposta e, a seconda delle tue domande e risposte future, potrebbe essere più facile per gli altri membri partecipare alla conversazione e aiutarti.
Re: perché non ci sono punti stella nel design personalizzato RSMPer "punti stellari" interpreto la tua domanda sui "punti assiali" in un disegno composito centrale. Per rispondere alla tua domanda sono necessarie alcune spiegazioni in merito al pensiero/thinkware dietro l'approccio di progettazione classico rispetto all'approccio di progettazione ottimale implementato in JMP. Senza andare troppo indietro nel tempo, i progetti classici sono stati originariamente creati in modo da creare uno spazio di progettazione ottimale per casi molto specifici. Proprietà di progettazione come equilibrio, ortogonalità, rotabilità, stima dei parametri, per un numero fisso di esecuzioni, hanno creato i progetti che sono comunemente raggruppati nel "catalogo classico dei progetti". Quindi i disegni fattoriali completi/frazionari a 2 livelli, Box Behnken, i disegni compositi centrali e altri sono stati "inventati" se vuoi da persone come Fisher, Box, et. al.
Alcuni vincoli o problemi di progettazione emersi nel corso degli anni erano cose del tipo: e se ci fossero vincoli rispetto al numero di esecuzioni, effetti specifici che devono essere stimabili, altri, non così tanto, combinazioni non consentite per un motivo o per l'altro, bloccando problemi, e così via. Era quindi necessario un approccio diverso... e attraverso un'attenta ricerca e studio è stato creato il campo delle tecniche di "progettazione sperimentale ottimale". In poche parole, quando uno qualsiasi dei problemi sopra menzionati emerge... i design classici semplicemente non si adattano ai vincoli o alla situazione. L'approccio ottimale utilizza un approccio matematico basato sul modello per trovare l'insieme di combinazioni di trattamento dei fattori, incorporando eventuali vincoli, in modo tale da massimizzare un "criterio di ottimalità" (D, A, I, G, ecc.).
Ciò che è meglio dipende molto dai tuoi criteri per "meglio". Alla fine, per me il percorso di progettazione "migliore" è quello che mi aiuta a risolvere il problema pratico in questione... o come ha detto il mio primo istruttore DOE, "Fornisce le informazioni richieste con il minor dispendio di risorse. " In alcuni casi potrebbe trattarsi di un progetto classico... ma la mia esperienza nel corso degli anni è stata a causa della frequenza con cui problemi/vincoli il percorso ottimale era il percorso che forniva "Le informazioni richieste per il minor dispendio di risorse".
Un buon libro da leggere per esplorare il DOE ottimale è "Optimal Design of Experiments: A Case Study Approach" di Goos e Jones.
