Didacticiel du développeur : Utilisation de JMP pour créer des conceptions de tramage orthogonales à niveaux mixtesLes plans de dépistage orthogonaux à niveaux mixtes introduits dans JMP 18 sont utiles pour les utilisateurs de JMP DOE qui doivent tester l'efficacité de nombreuses interventions simultanément dans une seule expérience avec un minimum d'exécutions. Découvrez comment utiliser les plans de criblage orthogonaux à niveaux mixtes JMP 18 pour mélanger des facteurs catégoriels continus et à deux niveaux et utiliser des constructions spéciales pour les plans de criblage à niveaux mixtes où les facteurs continus ont certains niveaux au centre. Les facteurs à trois niveaux doivent être continus et les facteurs à deux niveaux peuvent être continus ou catégoriques. De plus, ces conceptions offrent une protection substantielle contre les biais des estimations des principaux effets dus aux interactions actives à deux facteurs.
La vidéo comprend une discussion avec Tom Donnelly @tom_donnelly (~ 49:24) sur les choix de conception JMP liés aux conceptions orthogonales à niveaux mixtes. Les diapositives de Tom sont incluses dans les pièces jointes de cette publication vidéo.
Découvrez comment :
- Recherchez les conceptions dans JMP en utilisant le chemin DOE->Classical->Factor Screening->Screening Design.
- Comprendre la motivation des conceptions orthogonales à niveaux mixtes
- Objectif principal du dépistage des effets principaux
- Mélange de facteurs à trois et deux niveaux
- Les facteurs à trois niveaux sont continus (nous ne recherchons pas d'équilibre)
- Presque autant de facteurs que de séries (saturation, sélection des effets principaux), jusqu'à 3/4 de la taille des séries
- De type DSD, mais avec plus de facteurs à 2 niveaux
- Comprendre et visualiser la démonstration de la méthode/option 3, où n est un multiple de 16
- Comprendre et visualiser la démo de la méthode/option 2, où n est un multiple de 8
- Comprendre et visualiser la démonstration de la méthode/option 1, où n est un multiple de 2
- Plongez dans les problèmes
- Dépistage des facteurs importants, DSD trop cher, pas tous les 3 niveaux
- Détection des GRANDES quadratiques
- Déterminer jusqu'où aller après les quadratiques
Ressources
- Choisir la bonne conception - avec l'aide de Design Explorer de JMP , livre blanc de Christine Anderson Cook
- Ares, José Nunez, Eric Schoen et Peter Goos (2023). « Conceptions de surfaces de réponse orthogonales à crénelage minimal pour des facteurs quantitatifs à trois niveaux et des facteurs catégoriques à deux niveaux ». Dans : Statistica Sinica.
- Jones, B., Lekivetz, R., Majumdar, D et Nachtsheim, CJ (2024) « Conceptions de sélection pour les facteurs continus et catégoriels ». A paraître dans Technometrics.
- Jones, B., Lekivetz, R. et Nachtsheim, C. (2023). « Une famille de modèles orthogonaux de criblage des effets principaux pour des facteurs à niveaux mixtes ». Journal de technologie de qualité, 55(5), 527-534.
- Jones, Bradley et Christopher J. Nachtsheim (avril 2013). « Modèles de dépistage définitifs avec facteurs catégoriels à deux niveaux ajoutés ». Dans : Journal of Quality Technology 45.2, pp.
- Jones, Bradley et Christopher J. Nachtsheim (janvier 2011). « Une classe de conceptions à trois niveaux pour un dépistage définitif en présence d'effets de second ordre ». Dans : Journal of Quality Technology 43.1, pp.
- Lekivetz, R., Sitter, R., Bingham, D., Hamada, MS, Moore, LM et Wendelberger, JR (2015). Sur les algorithmes d'obtention de réseaux orthogonaux et quasi-orthogonaux pour le criblage des effets principaux ». Journal de technologie de qualité, 47(1), 2-13.
- Nachtsheim, Abigael C., Weijie Shen et Dennis KJ Lin (avril 2017). « Modèles de criblage définitif augmentés à deux niveaux ». Dans : Journal of Quality Technology 49.2, pp. 93-107.
- Nguyen, Nam-Ky, Tung-Dinh Pham et Phuong Vuong Mai (janvier 2020). « Construire des conceptions de repliement à niveaux mixtes D-efficaces à l'aide de matrices Hadamard ». Dans : Technométrie 62.1, pp. 48-56.
- Taguchi, Genichi (janvier 1987). Le système de conception expérimentale : méthodes d'ingénierie pour optimiser la qualité et minimiser les coûts . Anglais. 1ère édition. White Plains, NY Dearborn, Michigan : Ressources de qualité.
Conception d'expériences
