Hola,
Todavía soy nuevo en JMP pero estoy tratando de determinar la mejor manera de modelar un sistema no lineal (generando ajuste de modelo DOE +).
Contexto: En pocas palabras, tengo un gran espacio experimental que estoy tratando de modelar (10 variables discretas + 10 variables continuas). Antes de comenzar mi experimento completo, estoy trabajando con un subconjunto (1 variable discreta + 5 variables continuas) para asegurarme de que estoy modelando mi sistema correctamente antes de expandir mi espacio experimental.
Comencé generando un DOE con un modelo simple que contiene términos principales + segundos de interacción + segundos términos de potencia. Después de ejecutar el DOE tengo un modelo que encaja muy bien donde todos los efectos son significativos.
Mientras juego con el "Perfilador de predicciones", sé que mi modelo se ajusta demasiado a ciertas secciones de los datos, lo que provoca predicciones que no son físicamente posibles. Mi objetivo es crear un modelo que sea lo más preciso posible en todo mi espacio experimental. Consulte mis capturas de pantalla a continuación que explican algunos casos extremos que no se modelan con precisión:
Resumen de mi situación actual:
- Sé que hay una curvatura estadísticamente significativa en mi respuesta (según mi primer DOE)
- Sé por física que la respuesta debería acercarse asintóticamente a 0 ya que mis variables continuas van al infinito (imposible que la respuesta sea negativa)
- Posiblemente existan algunos términos de interacción, pero me pregunto si esos términos también se utilizan para sobreajustar la curvatura en mi respuesta. Necesito un poco más de evidencia antes de creer que existen términos de interacción significativos.
Mi modelo actual es preciso en el 90% de los escenarios, pero sé que se generan algunos casos extremos porque los términos cuadráticos no pueden modelar con precisión una respuesta asintótica. Supongo que si agrego más puntos de datos cerca de los mínimos en la región cuadrática, el modelo se suavizará y se acercará más a la realidad, pero quiero minimizar la cantidad de puntos de datos necesarios para obtener un buen modelo (especialmente antes de agregar más variables). . ¿Cuál es la forma correcta de generar un DOE para una respuesta asintótica y una vez generado el DOE, cómo se modela correctamente esta respuesta no lineal?
¡Gracias!
