Presentador: @cristianobille
Hubo muchas preguntas interesantes durante la sesión de hoy, respondidas por @HadleyMyers :
P: ¿Cómo se ve la correlación si el diseño clásico también tiene el mismo número de ejecuciones (16)?
R: Quizás la mejor manera de explorar diseños alternativos es crearlos y compararlos usando la plataforma "Comparar diseños": https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
P: ¿Puedes hablar sobre las otras opciones de evaluación de diseño?
R: Hola, puedes encontrar más información sobre todas las funciones de Evaluate Designs aquí: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/evaluate-designs.shtml#ww65477
P: ¿Se puede aumentar la potencia dentro del diseño de detección principal en lugar de cambiar a otra plataforma? (diseño de cribado definitivo)?
R: Sí, agregar tramos a un diseño también aumentará la potencia.
P: ¿Cómo podemos lidiar con un diseño asimétrico cuando, por ejemplo, el punto central no puede estar justo en el medio (debido a limitaciones de pruebas/equipo, etc.)?
R: Es posible que pueda utilizar "Restricciones de factores" en Diseño personalizado para este propósito: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/define-factor-constraints.shtml#
P: Si no quiero aumentar el número de tiradas, ¿podemos eliminar algunos términos de bajo poder para aumentar el poder de otros términos?
R: En general, sí, eso funcionará (suponiendo que los términos no fueran ortogonales en el diseño original).
P: ¿Puede darnos más detalles sobre el criterio de optimización de ALT y si deberíamos elegir D-óptimo u otro diseño?
R: Muy simplemente, la optimización D es más adecuada para experimentos de detección y la optimización I es más adecuada para experimentos de optimización.Puedes encontrar algo de información aquí, aunque es muy técnica: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/optimality-criteria.shtml .Probablemente la mejor manera de entenderlos sería crear diseños usando diferentes criterios de optimización y luego compararlos usando la plataforma "Comparar diseños": https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
P: Los libros de estadísticas clásicos no hablan de la evaluación definitiva. ¿Me estoy perdiendo de algo?
R: DSD se invirtió en 2011, cualquier literatura anterior que no lo mencione.Puede encontrar más información sobre ellos en los archivos de ayuda de JMP: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/definitive-screening-designs.shtml#
Otra información: https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
https://www.wiley.com/en-us/Optimal+Design+of+Experiments%3A+A+Case+Study+Approach-p-9780470744611 "
P: ¿Existe alguna ventaja en utilizar un diseño de cribado definitivo sobre un diseño personalizado?
R: La ventaja es que puede ajustar términos de interacción y cuadráticos con un menor número de ejecuciones de las que permitiría el Diseñador personalizado, suponiendo que las características específicas de su situación le permitan utilizar DSD.Puedes encontrar información sobre cuándo y cuándo no usarlos aquí: https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
P: ¿Ofrecen modelos basados únicamente en diseños de detección definitivos? ¿O se realiza una evaluación solo para definir los factores críticos y luego otro DoE para modelar las interacciones?
R: Los DSD pueden detectar efectos principales, interacciones y términos cuadráticos.Si, después de analizar un DSD, se desea incluir términos de orden superior (por ejemplo, términos cúbicos), o si el modelo a priori inicial incluye términos de orden superior, DSD ya no es apropiado y se debe utilizar el Diseñador personalizado.
P: ¿Cuál es la confusión en los diseños de cribado definitivo entre términos cuadráticos y de interacción?
R: La característica definitoria de DSD es que los efectos principales son completamente imparciales con la interacción y los términos cuadráticos.Sin embargo, existe cierta confusión entre la interacción y los términos cuadráticos.Esto se puede reducir agregando tramos (posible dentro de la ventana de diálogo de diseño).
Christian da una excelente explicación sobre las consideraciones para elegir configuraciones bajas y altas a partir del minuto 4:15. En resumen, debe elegir un rango que sea lo suficientemente grande como para notar un efecto, si lo hubiera, pero no tan grande como para provocar que las ejecuciones fallen.
Para enviar una pregunta a alguien, utilice @HadleyMyers .Hadley, jimbo_south escribió
Puede que me haya perdido algo, pero...
¿Cómo eliges tus configuraciones baja y alta para tus factores?
Puede que me haya perdido algo, pero...
¿Cómo eliges tus configuraciones baja y alta para tus factores?
