Domanda sulla progettazione dello screening definitivoDovresti eseguire un progetto di screening definitivo solo se sai o pensi di essere molto vicino al processo ottimale? Cosa succede se esegui un DSD, ma sei al di fuori dello spazio fattoriale ottimale? Avresti sprecato il tuo tempo e sarebbe stato meglio fare prima un fattoriale frazionario per schermare gli elementi, quindi eseguire il fattoriale completo per ottenere la curvatura in seguito?
Progettazione di esperimentiRi: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoUno screening efficace si basa su diversi principi chiave. I metodi di progettazione contano sulla tenuta di questi principi. Sembra che tu abbia superato il soggiorno di screening: conosci i fattori importanti e sospetti le migliori impostazioni. Puoi ottimizzare con un design personalizzato per il modello RSM. Assicurati solo di utilizzare un intervallo di fattori attorno al livello migliore previsto che sia sufficientemente ampio da suscitare un forte effetto (grande cambiamento) nella risposta. In caso contrario, si avranno grandi errori standard nei coefficienti del modello e si avranno scarse prestazioni di previsione.
Ri: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoEcco i miei pensieri:
1. Lo scopo dei DSD è quello di selezionare un gran numero di fattori tenendo conto della potenziale curvatura e degli effetti di 2° ordine. Quindi la risposta alla tua prima domanda è no.
2. Non esiste una risposta "giusta" alle tue ulteriori domande. Molto dipende da dove ti trovi nel continuum della conoscenza (ad esempio, quanto specifiche sono le tue ipotesi, quanto comprendi il rumore), dalle variabili di risposta che stai modellando (ad esempio, continue, ordinali o nominali), dal tipo di fattori che stai manipolando (ad esempio, continuo, categorico), il tuo senso di urgenza, il tuo budget, ecc.
3. Sono un convinto sostenitore delle indagini sequenziali. Lo scopo del primo esperimento è progettare un esperimento migliore. Iniziare in grande e in modo audace (ad esempio, molti fattori a livelli in grassetto con blocchi di rumore in grassetto), comprendere il rumore e come gestirlo, ridurre il numero di fattori, magari testare la curvatura con punti centrali, sviluppare un modello utilizzabile.
Ri: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoMa se non sei vicino all'ottimale, non vedrai alcuna curvatura, giusto? Questo è il motivo per cui in RSM in genere inizi con un fattoriale completo + punti centrali per testare la curvatura e, se non trovi la curvatura, usi il modello della salita più ripida per "scalare la montagna" nella direzione di una risposta più alta finché la tua risposta non declina. Se esegui un DSD in uno spazio fattoriale non vicino all'ottimale, ho la sensazione che tu abbia sprecato delle corse poiché devi spostarti di nuovo nella direzione della salita più ripida ed eseguire nuovamente un altro modello, giusto?
Ecco perché mi chiedo il vantaggio del DSD è se non sei sicuro di essere vicino a un livello ottimale, e perché dovresti utilizzare un DSD se non sei sicuro di essere effettivamente vicino a un livello ottimale?
Ri: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoI DSD sono innanzitutto progetti di screening. Quindi come entrambi @Mark_Bailey E @statman commentato, in genere il tuo obiettivo principale è trovare i fattori più influenti nello spazio dei fattori più audaci, per prendere in prestito una frase @statman . Una metafora che uso spesso con i miei colleghi è: "Con la proiezione, i progetti cercavano solo di trovare la chiesa giusta. Con RSM i progetti hanno cercato di trovare il posto giusto nel banco giusto, per ascoltare al meglio il coro." I DSD sono un metodo utile nelle prime fasi del processo di apprendimento... non verso la fine, dove entreranno in gioco i progetti più tipici orientati agli RSM... come i classici come Box-Behnken o i progetti compositi centrali o più moderni ed efficienti approcci nel kit di strumenti di progettazione sperimentale ottimale.
Ri: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoQuindi stai dicendo che i DSD possono essere usati come normali progetti di screening per un sistema sconosciuto, proprio come potrebbe essere usato un fattoriale frazionario, ma il loro vantaggio sta nel rilevare la curvatura. Quindi, anche se potrebbero avere solo poche esecuzioni in più rispetto a un tipico fattoriale frazionario di Res IV, potrebbero potenzialmente farti risparmiare esecuzioni se sei già vicino all'ottimale? Mentre con il fattoriale frazionario dovresti passare al fattoriale completo e poi RSM?
Ri: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoSei sulla strada giusta...ma non del tutto. Sì, i DSD possono (e io andrei anche oltre e direi che in molti casi dovrebbero essere usati come normali progetti di screening). Fai i conti per i calcoli del numero di esecuzioni e vedrai abbastanza rapidamente che man mano che il numero di fattori aumenta oltre 5 circa... i DSD in realtà hanno MENO esecuzioni rispetto a un tipico disegno fattoriale frazionario RES IV. E puoi avere un suggerimento sulle interazioni a 2 fattori e sulla curvatura. Quindi c'è molto da apprezzare quando si confrontano i DSD con i disegni fattoriali frazionari a due livelli RES IV. Se fossi io... in molti casi inizio con il DSD e poi così @statman discute, passa a un approccio più RSM sfruttando ciò che hai imparato dal DSD. E generalmente starei lontano dai classici progetti fattoriali completi e orientati a RSM (come il composito centrale) e utilizzerei i più moderni approcci di progettazione sperimentale ottimale.
Ri: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoGrazie, ho esitato a usare un DSD b/c, non ne so molto e mi chiedevo quale fosse il loro vantaggio, ma sembra che siano già progetti Res IV, possono portare a meno esecuzioni con un numero elevato di esperimenti e può rilevare la curvatura (sebbene con alcuni problemi di alias).
Cosa sono gli "Approcci ottimali di progettazione sperimentale" al posto di RSM? Hai qualche esempio?
Ri: Domanda sulla progettazione dello screening definitivoQuando parlo di "approcci ottimali di progettazione sperimentale", mi riferisco all'ampio corpus di tecniche codificate nella piattaforma Custom Design di JMP. Un riferimento consigliato è Goos e Jones, "Optimal Experimental Design: A Case Study Approach". Cercherei anche nei webinar JMP su richiesta questo argomento che è stato trattato in molti casi.
