Cómo elegir reglas de herencia en la pantalla definitivaHola,
Al realizar un DSD, se le ofrece la opción de aplicar reglas de "obedece una herencia fuerte" para cuadráticas y para interacciones.
Creo que esto limita el modelo y permite sólo interacciones que contengan ambos efectos principales. No estoy seguro de cómo funciona esto para las cuadráticas a menos que solo permita cuadráticas que también tienen un efecto principal.
Al evaluar su DSD, ¿cómo determina cuál es el "mejor" modelo para sus datos? Recibo respuestas muy diferentes dependiendo de las opciones que elija aquí, por lo que me gustaría tener alguna métrica/justificación para mi elección antes de continuar con más diseños.
Diseño de experimentosventanasRe: Cómo elegir reglas de herencia en pantalla definitivaAquí están mis pensamientos que puedes ignorar si los encuentras polémicos:
1. Se depende menos del conocimiento histórico y más del conocimiento de la materia. Querría una cantidad significativa de datos para respaldar un modelo que va en contra de la teoría científica/de ingeniería.
2. Me cuesta entender el uso de las palabras... No entiendo lo que significa "caracterizar estadísticamente" o "construir estadísticamente". Utilizamos la estadística como una forma eficaz y eficiente de comprender la estructura causal y construir modelos empíricos.
3. Hay principios que utilizamos como guía para desarrollar la comprensión de la estructura causal utilizando factoriales fraccionarios:
- Escasez (hay algunos de los muchos factores que son útiles para un modelo útil)
- Jerarquía (primer orden>segundo orden>>tercer orden...etc.) Normalmente construimos modelos en el orden de la serie Tylor.
- Herencia (para que un efecto de orden superior esté activo, al menos 1 de los padres debe estar activo). Esto se utiliza cuando hay efectos significativos del mismo orden y la jerarquía no puede proporcionar orientación sobre cuál es el efecto activo.
Éstas son orientativas y no siempre son ciertas (no son reglas per se). Si, después de estos principios rectores, aún no puede seleccionar el efecto significativo de una serie de efectos con alias, deberá ejecutar más tratamientos. El lugar donde, en relación con el espacio de diseño, se ejecutan estas ejecuciones adicionales depende de la situación.
4. A la hora de construir maquetas, hay una serie de elementos a tener en cuenta. En primer lugar (y más importante) está la justificación científica o de ingeniería (hipótesis). A continuación, una serie de estadísticas útiles, por ejemplo:
- RMSE (el modelo con el RMSE más pequeño es mejor)
- Valores p (significancia estadística asumiendo que el MSE es una buena estimación de los errores aleatorios)
- Delta R-cuadrado-R-cuadrado ajustado (cuanto mayor sea el delta, más probable es que el modelo esté sobreespecificado)
- Residuos (NID(0,varianza))
Nuevamente, ninguno es definitivo y requiere interpretación dada cómo se obtuvieron los datos y la situación.
5. No existe una estrategia del DOE que sea la más efectiva o eficiente. La selección de la estrategia experimental adecuada depende de la situación. Mi sugerencia es siempre diseñar múltiples experimentos y evaluar lo que se puede aprender de cada uno y contrastarlo con los recursos necesarios. Luego elija uno y prepárese para iterar.
Re: Cómo elegir reglas de herencia en pantalla definitivaHola, Mark,
Tengo algunos conocimientos históricos sobre este proceso, ya que ahora vamos a retroceder y caracterizar estadísticamente un sistema complejo que no se construyó estadísticamente.
Yo diría que eliminar las reglas de herencia proporciona tendencias mucho más esperadas, pero me gustaría justificar mi elección en lugar de decir "Basado en un conocimiento histórico extenso". La plataforma DSD es algo que me gustaría utilizar en el futuro y me gustaría recibir la aceptación de algunos colegas.
¿Hay alguna manera de determinar cuándo usar reglas de herencia (una regla estadística, algún tipo de técnica de diseño/evaluación de datos, etc.)
De lo contrario, ¿el mejor proceso es realizar ejecuciones de confirmación en múltiples escenarios y determinar qué modelo se ajusta mejor, como mencionó anteriormente?
Re: Cómo elegir reglas de herencia en pantalla definitivaHacer cumplir la herencia es la búsqueda más restrictiva y relajar la herencia es la búsqueda menos restrictiva. Estas dos formas de búsqueda pueden conducir a soluciones diferentes. Estas soluciones dependen de los datos disponibles (no de otra información) y del método de solución.
¿Tiene información previa sobre los efectos de sus factores que le orienten sobre qué modelo es más razonable?
Puede utilizar ambas soluciones para predecir la respuesta en las mismas condiciones (es decir, configuración de factores) y luego realizar ejecuciones confirmatorias para verificar (con suerte) uno de los modelos.
Re: Cómo elegir reglas de herencia en pantalla definitivaPara empezar, consulte los detalles estadísticos de la ayuda de JMP para la plataforma de detección definitiva Fit.
