DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Hola a todos,
Nuevo caso:
3 variables (factores)
Factor 1 (Continuo) = 0 - 225
Factor 2 (Continuo) = 0 - 10
Factor 3 (Discreto - 2 niveles) = 60 y 90 (paso del proceso)
El factor 3 puede considerarse como un paso final de procesamiento para la mezcla de los 2 primeros factores. Entonces como ejemplo:
Factor 1 (225) combinado con Factor 2 (10): lo ideal sería tratar este lote a 60 y 90 el mismo día.
La parte limitante/desafiante es la cantidad de lotes que se pueden realizar pr. día. Solo hay tiempo para mezclar 2 lotes por día con 8 días de prueba en total. Es decir, hasta 16 lotes y "32 ejecuciones únicas".
He probado diferentes soluciones con factores de bloqueo/difíciles de cambiar. Sin embargo, el análisis de potencia resulta bastante deficiente si establezco ambos factores continuos como difíciles de cambiar.
Estoy interesado en un modelo que pueda explicar lo siguiente:
Los 3 factores principales
Todos los términos de interacción
Factor 1 X Factor 1
Mi configuración actual se puede ver en las imágenes adjuntas.
Puede que haya varias soluciones que no he considerado. Realmente me vendrían bien algunas aportaciones.
Esperamos su respuesta. Actualmente uso JMP 17; no puedo escribir ni trabajar con secuencias de comandos JSL.
Automatización y secuencias de comandosDiseño de experimentosIngeniería de Calidad y ProcesosRe: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Lo siento, no puedo evitarlo. Veo el problema de manera ligeramente diferente... Tienes una gran oportunidad de mejorar tu proceso al comprender lo que realmente cambia día a día. ¿Por qué el proceso cambia tanto día a día? ¿Los efectos de los factores se mantienen constantes día a día o varían? Soy demasiado determinista para creer que la variación aleatoria no se puede entender, explicar y probablemente modelar con el mismo método. bien esfuerzo. Esto requiere un trabajo persistente y diligente para identificar variables que cambian día a día y determinar su capacidad para gestionar esas variables a largo plazo y, si no puede, cómo desarrollar un proceso que sea sólido para esas variables. Tener un modelo que "predice" la media sin entender qué causa la variación es un poco como esta vieja frase:
"Pies en el horno, cabeza en el congelador, en promedio la temperatura perfecta"
Por cierto, su captura de pantalla pequeña no nos brinda información importante para determinar la adecuación del modelo (por ejemplo, RSquares, RMSE, análisis de residuos). Además, esos porcentajes se aplican sólo a los datos disponibles y no significan necesariamente que obtendrá los mismos resultados en el futuro.
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Hola,
La parte del informe Estimaciones de componentes de varianza REML le informa sobre la cantidad de varianza de error que captura el efecto aleatorio (gráfico completo) versus el error residual. Es incorrecto interpretar que el 18% de los datos son "válidos". Debe interpretarlo como que el 18 % (o en realidad el 19 %) de la varianza del error no se tiene en cuenta en el efecto de toda la trama.
Espero que esto ayude,
filo
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Hola @Bertelsen92 ,
Creo que encontrarás la explicación en @Mark_Bailey muy útil con respecto a las diferencias entre efectos aleatorios y fijos: Resuelto: Re: significado del valor p de efectos aleatorios en el informe - Comunidad de usuarios de JMP
En su caso, el 81% de la varianza se puede imputar a su efecto aleatorio, su variable diaria. Tener un valor p de Wald significativo significa que la varianza de la respuesta depende del efecto aleatorio, por lo que la variable del día (todo el gráfico). Pero eso no significa que sus datos sean "basura". También puede visualizar primero sus datos y/o su modelo a través de diferentes plataformas; por ejemplo, mirar el "Gráfico real por predicción" disponible en diferentes plataformas de modelado podría indicarle si puede obtener un modelo sensato para sus datos o no (ejemplo de mi tabla de datos de muestra para reproducir las mismas condiciones que usted tiene):
Como ejemplo, agregué ruido no constante (que aumenta con el número de la fila) y tengo una pantalla muy similar a la tuya para REML:
Pero al observar las estimaciones de efectos fijos (y después de eliminar los efectos no significativos), pude detectar 2 efectos principales significativos, 1 interacción significativa y 1 efecto cuadrático significativo:
Dependiendo de qué tan grande sea su ruido/variación (en comparación con la diferencia entre los niveles que desea detectar para los diferentes factores/efectos), es posible que su rendimiento predictivo no sea alto. Pero vale la pena mirar el Profiler para tener una idea de cómo cada factor puede afectar la respuesta.
Opción adicional para Profiler: en el triángulo rojo, puede hacer clic en "Predicciones condicionales" para ver las predicciones del modelo corrigiendo los efectos aleatorios: Opciones del generador de perfiles de predicción (jmp.com) Esto podría resultar útil si desea observar el modelo y los efectos de los factores controlando la varianza del efecto aleatorio.
Ejemplo aquí en los datos de muestra:
Agregué el ejemplo que se muestra aquí para que puedas reproducir los resultados que mostré mirando el script "Modelo final".
Espero que esta respuesta te ayude,
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Hola @Victor_G y @Phil_Kay ,
La prueba ya se ha realizado y estoy investigando la plataforma del modelo Fit para medir varias respuestas. Tengo una pregunta sobre el efecto WholePlot*Random.
Entonces, para una de las respuestas, obtengo lo siguiente:
Entonces, las parcelas completas (porcentaje del total = 81,229). Se entiende correctamente que el 81% de la varianza de estos datos no puede explicarse por los factores que hemos cambiado, sino que es más probable que provenga de otra cosa. En este caso, tiene mucho sentido. Sólo quería asegurarme de haberlo entendido correctamente.
En segundo lugar, ¿tiene sentido utilizar Prediction Profiler si sólo el 18% de los datos son "válidos"?
Gracias de antemano. Ten un excelente fin de semana. 
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Muchas gracias por todos tus aportes Víctor y @Phil_Kay . Realmente buena explicación y solución al caso que propuse.
Creo que podría haber sobreestimado la importancia de la "puntuación de potencia", ya que sólo uso el valor predeterminado de JMP. (RMSE = 1, coeficiente = 1).
Seguiré su solución con las 32 ejecuciones y 16 gráficos. Realmente bueno con la función de comparación de los dos diseños, definitivamente lo probaré la próxima vez.
Buen fin de semana a ambos.
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Tiene sentido, @Victor_G . Lo siento, había leído mal las 28 carreras como 26. En cualquier caso, su diseño de 16 tramas completas será claramente "mejor" que 7 u 8 tramas completas. La diferencia relativa de potencia es un indicador útil aquí: más cambios en los factores => más potencia. Pero, nuevamente, quisiera enfatizar que el valor absoluto de la potencia no tiene sentido a menos que tenga números significativos para el tamaño del ruido y la señal que necesita detectar.
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Hola @Phil_Kay ,
Gracias por el apoyo y explicaciones brindadas para el diseño propuesto.
En su diseño original, Kristian definió 7 parcelas y 28 corridas, para respetar y realizar la condición de 4 corridas/día. Podría haber sido posible, dado que el mayor número posible de ejecuciones es 32, utilizar también 8 parcelas y 32 ejecuciones para realizar la condición de 4 ejecuciones/día.
Pero si se hace este diseño, eso significa que las ejecuciones en cada parcela serán similares para los factores "difíciles de cambiar", por lo que habrá 4 lotes idénticos por día, en 2 condiciones para el factor 3. Es posible que esta situación no afecte la potencia (en comparación con el diseño que propuse anteriormente) para el factor 3, ya que existe una aleatorización posible para el factor 3 en cada bloque (factor fácil de cambiar), pero debido a los "factores difíciles de cambiar" que implica una restricción severa en la aleatorización para estos factores, afectará el poder de los factores 1 y 2 "difíciles de cambiar", así como la varianza de predicción para estos 2 factores, la precisión de las estimaciones de estos parámetros y los alias en el diseño :
Comparación de potencia entre diseños de 8 parcelas y 16 parcelas:
Comparación de la varianza de la predicción entre diseños con 8 parcelas y 16 parcelas:
Comparación del error estándar relativo de las estimaciones entre diseños con 8 parcelas y 16 parcelas:
Comparación de correlaciones entre términos del modelo para ambos diseños:
Espero que esta respuesta ayude y complemente las excelentes explicaciones de Phil.
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Hola @Bertelsen92 ,
@Victor_G La solución de tiene sentido para mí y parece cumplir con sus requisitos.
En su ejemplo, especificó 7 parcelas completas y 26 ejecuciones en total, lo cual sería extraño.
El número de parcelas completas es el número de grupos de corridas dentro de los cuales los factores difíciles de cambiar permanecen constantes. Por lo tanto, Víctor estableció esto en 16 porque puedes ejecutar 2 combinaciones de tus factores difíciles de cambiar cada día, durante 8 días, 32 ejecuciones en total.
Estabas preocupado por el poder. La potencia será menor cuando establezca factores como difíciles de cambiar. En experimentos diseñados aprendemos sobre el efecto de un factor en la respuesta cambiando el factor y observando el efecto en la respuesta. Si hacemos menos cambios en el factor, aprendemos menos. No es más complicado que eso.
Dicho esto, el número absoluto que ve para la potencia solo es significativo si tiene buenos números para el ruido (RMSE) y la señal que necesita detectar (coeficiente anticipado). La mayoría de las veces no los tenemos. Entonces, si solo está utilizando los valores predeterminados de JMP (RMSE = 1, coeficiente = 1), no tiene sentido preocuparse por si la potencia es > o < 0,8.
Espero que esto ayude.
filo
Re: DoE de parcela dividida (número limitado de ejecuciones de prueba por día)Hola cristian,
Una posible opción es considerar los dos factores 1 y 2 como "difíciles de cambiar" y el factor 3 como "fácil de cambiar":
Luego, crea tu modelo con efectos principales, interacciones y potencia cuadrática para el factor 1. Especifique el número de trama completa en 16 y el número de ejecuciones en 32:
Tendrá 2 ejecuciones por parcela completa (para un total de 2 lotes/4 ejecuciones por día, es decir, 2 parcelas completas por día) en las que solo variará el factor 3:
Puede encontrar la tabla de datos del diseño adjunta para evaluar el diseño y ver si se ajusta a sus necesidades.
