Hallo,
Ich habe in der Vergangenheit einige Beiträge über Methoden zur Herangehensweise an DoE und Modellverfeinerung gelesen. Eine Methode, die ich gesehen habe, bestand darin, mit der Augment-Design-Option auf Modellen aufzubauen, und sie wurde als iterativer Prozess beschrieben.
Auf diese Weise würden Sie in der Anfangsphase eher ein benutzerdefiniertes DoE vom Screening-Typ durchführen, das Modell bewerten, das Modell reduzieren und dann das Design zur weiteren Optimierung und Varianzreduzierung erweitern.
1. Scheint dieser Prozess eine sinnvolle Methode zur Modellverfeinerung zu sein?
2. Welche Schritte würden Sie unternehmen, um Ihr Modell mit dieser Methode zu verfeinern?
- Sollten beim Screening sowohl Haupteffekte als auch Wechselwirkungen gleichzeitig bewertet werden, oder sollten Sie mit den Haupteffekten beginnen und dann mit Wechselwirkungen zweiter Ordnung weitermachen?
- Wenn ein Haupteffekt als „unbedeutend“ eingestuft wird, bedeutet dies, dass auch kein Potenzial für Interaktionseffekte besteht?
- Sollten Sie Mittelpunkte hinzufügen, um Krümmungen in der Screening-Phase zu erkennen?
- Sollten Sie in dieser Phase Replikate hinzufügen? (Ich habe gehört, dass dies möglicherweise unnötig ist, wenn große Auswirkungen statt geringer Varianz bewertet werden.)
- Wann sollten Replikate hinzugefügt/der Schwerpunkt auf der Varianzreduzierung gelegt werden?
Dank im Voraus!
