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Puis-je ajouter des valeurs d’erreur à une variable de réponse dans Custom DOE ?

Salut,

Je travaille avec Custom DOE et j'ai collecté des données pour ma variable de réponse que je souhaite saisir pour générer un modèle. J'ai également collecté des données sur l'erreur associée à la mesure de cette variable de réponse (pour chaque point de données) et je me demandais s'il existe un moyen de prendre en compte cette erreur. Je n'ai pas trouvé de détails à ce sujet, j'ai donc pensé demander ici - j'utilise JMP Pro 17.

Merci d'avance!

Conception d'expériencesles fenêtresRe : Puis-je ajouter des valeurs d'erreur à une variable de réponse dans Custom DOE ?

Tout d’abord, bienvenue dans la communauté. Question interessante. Voici mes pensées.

Ma première pensée est de savoir quelle est l’erreur de mesure ? Cela peut dépendre de l'ampleur de l'erreur de mesure.

Pouvez-vous utiliser des moyennes pour réduire l’erreur ? Je suppose que vous pouvez utiliser différentes valeurs des extrêmes de la distribution des erreurs de mesure comme différentes valeurs Y (par exemple, le plus bas, le plus grand et le point médian) et modéliser chacune pour voir comment cela affecte l'importance des effets du modèle.

Habituellement, vous concevez une expérience avec un modèle en tête, puis à la suite de l'analyse, vous réduisez le modèle en supprimant les termes insignifiants, puis en itérant.

Peut-être que d'autres auront des idées à vous donner.

Re : Puis-je ajouter des valeurs d’erreur à une variable de réponse dans un DOE personnalisé ?

Puis-je vous demander pourquoi vous souhaitez « prendre en compte cette erreur » ? Il me semble que l'erreur de mesure est intégrée aux réponses déjà observées. Elle se retrouvera dans l'erreur quadratique moyenne du modèle final que vous spécifierez. Ou craignez-vous que, dans certaines parties de l'espace expérimental, l'erreur de mesure soit excessivement importante ? Si tel est le cas, vous pouvez modéliser le logarithme de la variance grâce aux fonctionnalités de modélisation log-linéaire. Vous obtiendrez deux modèles : 1. Pour la moyenne de la réponse ; 2. Pour la variance logarithmique de la réponse, qui correspond simplement à l'erreur du système de mesure. Voici un lien dans la documentation JMP pour les fonctionnalités de modélisation de la variance log-linéaire : Modélisation de la variance log-linéaire dans JMP.