Hola,
Me gustaría configurar un RSM DOE utilizando los factores A1, D1, A2 y D2:
Pero excluyendo toda combinación de factores que den un valor de (A2/A1)*(B1/B2) inferior a 0,1 y superior a 10.
Inserté la siguiente línea como expresión de combinaciones no permitidas:
Sin embargo, todavía obtengo 0,01 y 100 para (A2/A1)*(B1/B2) en el conjunto de experimentos propuesto:
¿Dónde está el problema en el guión? ¿Por qué no funciona como me gustaría? :cara_sonriente_con_ojos_sonrientes:
¡Gracias de antemano!
Atentamente
No soy un "guionista", pero las matemáticas dicen que necesitas hacer 0.1≥(A2/A1)*(B1/B2) y 10≤(A2/A1)*(B1/B2)
Hola @gam1 ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
Antes de profundizar más en su diseño, algunos comentarios y preguntas:
- ¿Por qué sus factores son "numéricos discretos" con 2 niveles si desea tener un modelo de respuesta superficial? Para evaluar la curvatura de la respuesta relacionada con uno o varios factores, es necesario un tercer nivel. De lo contrario, solo usará los niveles mínimo y máximo de sus factores, por lo que solo incluirá alguna posible curvatura a través de efectos de interacción.
- ¿Son sus factores realmente independientes? La fórmula de restricción que los involucra parece 2 proporciones, por eso hago la pregunta (quizás ingenua).
- Parece que en tu explicación has invertido D y B (" Pero excluyendo toda combinación de factores que den un valor de (A2/A1)*(B1/B2) inferior a 0,1 y superior a 10.") , pero con la captura de pantalla todo tiene sentido, se trata sólo de los factores A1, A2, D1 y D2.
- Finalmente, en las ventanas de factores, tenga cuidado de que los valores mínimos para cada factor estén a la izquierda y los máximos a la derecha (se invierte para D1 y D2).
Con respecto a su restricción, dado que se trata de combinaciones no permitidas, se ve bien (la desigualdad no es estricta según sus necesidades, como lo enfatiza @statman ).
No estoy seguro de por qué el diseño personalizado todavía propone algunas ejecuciones que no son adecuadas con respecto a las restricciones.
Mi solución sería utilizar un conjunto de candidatos siguiendo estos pasos:
- Cree su conjunto de candidatos, una tabla de datos para A1, D1, A2, D2 y fórmulas de distribuciones uniformes (con los límites que ha establecido si los factores pueden considerarse numéricos continuos, probablemente para D1 y D2) o enteros aleatorios (del mínimo al máximo). si considera estos factores como números/enteros discretos (probablemente para A1 y A2). Hice esto por 1000 filas.
- Usando un filtro de datos en esta tabla de datos, excluya los puntos que no respeten su restricción.
- Utilice la plataforma de diseño personalizado en la tabla de datos de su conjunto de candidatos, utilice "Seleccionar factores de covariables" y seleccione sus 4 factores.
- Especifique su modelo y el número de ejecuciones en su diseño (17 deberían funcionar). Puede marcar "Permitir que se repitan filas de covariables" si las ejecuciones se pueden replicar en su configuración experimental.
- Obtienes un diseño que respeta tu restricción:
Adjunto encontrará la tabla de datos utilizada para el enfoque del conjunto de candidatos, con un script que contiene el filtro de datos y un posible diseño óptimo de RSM.
Si puede proporcionar más información sobre el tipo/naturaleza de los factores (¿continuos? ¿Discretos? ¿Cuántos niveles son discretos?), eso sería de gran ayuda para encontrar una solución adecuada que funcione para usted (ya que no estoy seguro de mis suposiciones sobre sus factores). son verdaderas).
Mientras tanto, puedes echar un vistazo a estos recursos:
Desmitificando las limitaciones de los factores : Publicación del blog de JMP por @Jed_Campbell sobre cómo incluir restricciones de factores en un DoE
Diseños de conjuntos candidatos: adaptación de las restricciones del DOE al problema (2021-EU-30MP-784) : Presentación de Chris Gotwalt que muestra cómo utilizar un conjunto de candidatos para crear DoE en caso de restricciones complejas.
Espero que esto pueda ayudarte,
Gracias por ayudarme, me alegraste el día.
