Agregar ejecuciones candidatas en el diseño de mezclasHola, ¿es posible incluir ejecuciones candidatas en el diseño de mezclas? Cuando intenté agregar 4 ejecuciones que quería incluir en el diseño. Los está considerando como un factor más. Entonces, ¿alguien puede explicar cómo funciona esto?
Diseño de experimentosRe: Agregar ejecuciones candidatas en diseño de mezclaSí. Si crea una tabla separada con sus 4 ejecuciones candidatas y luego usa el botón 'Seleccionar factores de covariables', estas ejecuciones candidatas se considerarán/incluirán (dependiendo de las casillas de verificación en la parte inferior) en su diseño.
Re: Agregar ejecuciones candidatas en diseño de mezclaGracias @Jed_Campbell . Entonces mi pregunta es: ¿Por qué JMP los trata como factores diferentes? Hasta donde tengo entendido, por ejecuciones candidatas queremos decir agregar algunos valores personalizados de los factores que nos gustaría ver como parte del diseño. Por favor, corríjame si estoy equivocado . Y en mi caso fueron tratados sólo como factores covariables y no como factores mixtos. Espero que mi pregunta sea clara para ti.
gracias de antemano.
Re: Agregar ejecuciones candidatas en diseño de mezclaHola @mathej01 ,
Alguna información adicional sobre la opción propuesta anteriormente:
El enfoque de conjunto de candidatos , descrito por @Jed_Campbell , puede resultar útil si tiene muchos puntos de datos que cubren completamente su espacio experimental (restringido). Si comienzas solo con 4 puntos y sigues la opción anterior, podrías terminar con un error o un pequeño diseño no muy adecuado para tu(s) objetivo(s).
Consideraría usar estas 4 ejecuciones iniciales y construir el diseño a su alrededor usando el " Diseño de aumento " plataforma. De esta manera, los factores se mantendrán como se describieron inicialmente, no como factores diferentes (y lo mismo para las respuestas). Es posible que deba especificar algunas propiedades de columna para sus factores de mezcla antes de iniciar la plataforma Augment: propiedades "Mezcla", "Rol de diseño" y "Cambios de factor" (si aún no están presentes en su tabla inicial).
Ejemplo aquí con 4 corridas iniciales (rojas) aumentadas en un diseño Scheffe Cubic con 8 corridas adicionales (en azul):
Puede echar un vistazo a ambos enfoques con el conjunto de datos de juguetes que he creado con 4 ejecuciones iniciales y ver cuál se ve mejor para usted en su caso de uso.
Espero que esta respuesta te ayude,
Re: Agregar ejecuciones candidatas en diseño de mezclaHola
Gracias @Victor_G . Creo que su respuesta podría ser una forma de resolver mi problema. Pero creo que ya cometí un error al entender el concepto de tener candidaturas. Creo que las carreras candidatas que quería incluir ya se encuentran dentro de los límites de los factores (factores de combinación) que especifiqué. Entonces mi idea era que quería incluir algunas de mis formulaciones actuales como ejecuciones. Y luego haga un diseño de un total de 15 ejecuciones para tener un modelo de predicción. ¿Tiene algo de esto algún sentido? ¿O en este caso no tendrá ningún sentido agregar candidaturas?
Y si es así, ¿cómo haría JMP un diseño? ¿O mis ejecuciones candidatas limitarán la eficiencia del diseño?
Espero que mi pregunta haya sido clara.
gracias de antemano.
Re: Agregar ejecuciones candidatas en diseño de mezclaHola @Mathej01 ,
Parece que desea tener "ejecuciones forzadas" en su diseño en lugar de utilizar un enfoque de conjunto de candidatos, que requiere una tabla con todas las combinaciones experimentales posibles en las que la plataforma de diseño personalizado puede elegir las ejecuciones más informativas con respecto al modelo que desea. investigar.
La plataforma Augment Design puede ser una opción adecuada para su caso de uso. Entiendo totalmente su elección de incluir formulaciones ya realizadas, y la plataforma Augment Design es completamente capaz de manejar la información de estas ejecuciones iniciales y proporcionar nuevas ejecuciones que ayuden a completar la información que necesita el modelo que especifique.
En el conjunto de datos de juguetes que proporciono, puede probar su caso de uso aumentando las 4 ejecuciones iniciales en un diseño (marcar "Agrupar nuevas ejecuciones en un bloque separado" puede ser una buena idea para evaluar cualquier cambio de variabilidad entre el conjunto inicial y aumentado de experimentos), especifique el modelo que desea y el número de ejecuciones en total (por ejemplo, 15 ejecuciones incluidas las 4 ejecuciones iniciales). En el ejemplo proporcionado, puede especificar un modelo Scheffe Cubic (con el bloqueo habilitado) y tener una propuesta de diseño con 15 ejecuciones, por lo que tiene sentido.
La eficiencia del diseño está ligada a varios parámetros, como el número de ejecuciones que puede permitirse, la información aportada por sus ejecuciones iniciales (repartición de los puntos en su espacio experimental), la complejidad del modelo que asume...
Por lo tanto, es posible que no haya una respuesta definitiva a su pregunta, lo mejor que puede hacer es probar diferentes escenarios (diseño generado aumentando las ejecuciones iniciales o diseño generado desde cero) y comparar los diseños obtenidos a través del " Comparar diseño " plataforma.
Tendrá una mejor visión general de los beneficios potenciales de aumentar un diseño, ya que las 4 ejecuciones iniciales ya están hechas, lo que significa que puede comparar un diseño de mezcla aumentado de 15 ejecuciones con un diseño de mezcla de 11 ejecuciones desde cero (si puede). No permite realizar más ejecuciones) y beneficiarse de esta información adicional para tener una mayor precisión en la estimación de términos, mejores rendimientos predictivos y/o la posibilidad de asumir un modelo más complejo.
Espero que esta respuesta te ayude,
