Pregunta de curiosidad: ¿Cómo se puede explicar un cubo de configuración de factores DoE con >3 dimensiones?Estimado experto de JMP,
Tengo una pregunta muy general y tal vez estúpida.
Después de esbozar un plan DoE, normalmente uso el diagrama de dispersión 3D para verificar la configuración del factor.
Es fácil de entender para 2 factores, que se puede usar un plano 2D para visualizar el espacio experimental y un cubo para visualizar el espacio experimental para tres factores.
Solo teóricamente: ¿Cuál es ahora la representación geométrica de un diseño de 4 factores hasta un diseño de n factores?
¿Es el diseño experimental simple de 4 factores con configuración de dos factores por factor (solo puntos factoriales) un teseracto?
Espero que esta pregunta no sea demasiado estúpida, pero ayudaría a explicar los espacios experimentales a los expertos que no son del DoE.
¡Gracias de antemano!
Exploración y visualización de datosDiseño de experimentosRe: Pregunta de curiosidad: ¿Cómo se puede explicar un cubo de configuración de factor DoE con >3 dimensiones?Hola @DualARIMACougar : Normalmente lo he visto mostrado algo como esto. Para dimensiones más altas, simplemente continúa... aunque la imagen puede volverse enorme rápidamente.
Re: Pregunta de curiosidad: ¿Cómo se puede explicar un cubo de configuración de factor DoE con >3 dimensiones?Hola @DualARIMACougar ,
Bueno, dado que en realidad no podemos generar gráficos de cosas que tengan más de 3 dimensiones, será un desafío intentar mostrar DOE de dimensiones más grandes, pero no consideraría que un DOE de 4 factores sea un teseracto porque los tres ejes que componen el cubo son tres de los cuatro factores en el espacio de diseño DOE, por lo que el cubo adicional en el cubo todavía está en el espacio de diseño DOE de esas tres dimensiones.
En mi opinión, especialmente cuando se explican los DOE a expertos que no son DOE, en realidad es mejor mantener las cosas como una trama 2D. Entonces, si tienes 3 factores, trazarías X1 frente a X2, X1 frente a X3 y X2 frente a X3. De manera similar, para 4 factores, sería X1/X2, X1/X3, X1/X4, X2/X3, X2/X4, X3/X4, y así sucesivamente para las EOD de n factores. Puede ver que a medida que aumenta la cantidad de factores, la cantidad de gráficos aumenta bastante rápido. La mayoría de las personas suelen encontrar que los gráficos bidimensionales son más comprensibles y, a veces, los diagramas de dispersión 3D pueden resultar un poco confusos y abrumadores para el espectador, especialmente cuando el gráfico es estático y la persona no puede girar el diagrama de dispersión. El 2D simplemente hace que las cosas sean mucho más fáciles de entender. Lo bueno es que con Graph Builder, puedes colocar varias columnas (factores) diferentes en el eje X o en el eje Y, por lo que puedes tener múltiples gráficos en un solo gráfico.
¡Espero que esto ayude!,
DS
