Progettazione dell'esperimento per 2 fattori continui e 1 fattore numerico discretoCiao esperti JMP
Ho faticato a decidere quale DOE utilizzare per il mio esperimento. Ho 2 fattori continui e 1 fattore numerico discreto (3 livelli). L'obiettivo è ottimizzare la combinazione di questi fattori per ottenere il massimo delle risposte Y (ho 2 risposte Y).
Quale sarebbe il miglior DOE da utilizzare?
Apprezzerei il tuo aiuto!
Grazie!
Progettazione di esperimentiRe: Progettazione di un esperimento per 2 fattori continui e 1 fattore numerico discretoCiao @stat_mr_h ,
Benvenuto nella Comunità!
Prima di consigliare una piattaforma o un tipo di progettazione specifica, alcune domande per aiutarti a inquadrare la tua DoE e l'argomento:
- Fattori nello studio : nel caso descritto, hai elencato solo 3 fattori. Hai già vagliato e filtrato alcuni fattori che potrebbero influenzare il tuo sistema? Ci sono solo questi 3 fattori importanti e attivi?
- Intervalli dei fattori : quanto sei sicuro degli intervalli dei fattori: pensi che il punto ottimale sarà all'interno del tuo spazio sperimentale definito?
- Misurazione/variabilità della risposta : hai già una certa conoscenza della variabilità delle misurazioni per valutare il numero di analisi necessarie? Qual è la ripetibilità/riproducibilità del vostro sistema di misura?
- Differenza nei livelli di risposta : collegati ai due elementi precedenti, gli intervalli dei fattori sono sufficientemente ampi in modo che i tuoi esperimenti abbiano misurazioni di risposta diverse e significative, tenendo conto della variabilità della misurazione?
Per quanto riguarda l'uso di tipi di progettazione e piattaforme specifici, questo quiz su JMP potrebbe essere un buon punto di partenza per avere un primo consiglio su quale tipo di progettazione provare per primo:FARE Quiz (jmp.com)
Se hai dubbi sugli argomenti e sulle domande poste in precedenza, ecco una possibile raccomandazione su come iniziare:
- Per verificare se gli intervalli dei tuoi fattori consentono di vedere differenze nelle risposte, ed eventualmente avere una prima valutazione della variabilità delle risposte, inizierei con un disegno di screening (utilizzando la piattaforma Design personalizzato e utilizzando un disegno semplice (D-ottimale ) per verificare gli effetti principali e includere alcuni punti centrali e repliche per valutare la variabilità della misurazione) o un disegno di Scoping più parsimonioso/economico (non incluso in JMP per impostazione predefinita ma molto facile da creare e analizzare/visualizzare).
- Dopo aver creato il progetto iniziale e verificato la conformità degli intervalli dei fattori con la variabilità delle risposte e la capacità di rilevare differenze nelle risposte, è possibile aumentare i progetti. Inserisci i tuoi fattori e le tue risposte, fai clic su "Raggruppa nuove esecuzioni in blocchi separati" e fai clic sull'opzione Aumenta. Puoi anche modificare gli intervalli dei fattori in questo passaggio se hai intervalli troppo ampi o se desideri spostarti in un'area sperimentale diversa. Da lì sarai in grado di specificare il modello che desideri, quindi nel tuo caso sarebbe una buona opzione fare clic su "RSM" per specificare un modello di superficie di risposta, inclusi gli effetti principali, le interazioni a 2 fattori e gli effetti quadratici .
- Analizza i risultati del tuo progetto, l'adeguatezza del tuo modello e verifica se riesci a trovare un punto ottimale. Se l'area ottimale non è ancora completamente analizzata o potrebbero esserci degli effetti non lineari che non puoi modellare bene, puoi aumentare ancora una volta il tuo progetto e scegliere un tipo di aumento di riempimento dello spazio . Ciò creerà punti in modo quasi casuale e omogeneo nel tuo spazio sperimentale e, se necessario, potrai utilizzare altri tipi di modelli, come i modelli di machine learning.
Se sei già sicuro dei fattori, degli intervalli e delle risposte, puoi anche creare direttamente il tuo progetto della superficie di risposta in JMP utilizzando la piattaforma di progettazione personalizzata, specificando tutti gli effetti principali, le interazioni a 2 fattori e gli effetti quadratici nel modello (o semplicemente facendo clic su pulsante "RSM" nel pannello del modello). Consiglio di creare diversi progetti con un numero diverso di esecuzioni, per comprendere meglio il compromesso tra il budget sperimentale necessario e le prestazioni di progettazione e aiutarti a ottimizzare questo compromesso. Puoi creare diversi progetti e utilizzare la piattaforma Confronta progetti per confrontare le loro prestazioni, oppure generare direttamente diversi progetti con varie configurazioni utilizzando la piattaforma Design Explorer .
Spero che questa risposta ti possa aiutare,
Re: Progettazione di un esperimento per 2 fattori continui e 1 fattore numerico discretoOps, non ho visto la risposta di @P_Bartell prima di postare questo.
Potresti provare il design personalizzato.
DOE=>Design personalizzato
funziona facendoti inserire le specifiche del tuo esperimento e quindi creando il DOE per te.
Re: Progettazione di un esperimento per 2 fattori continui e 1 fattore numerico discretoPuoi creare questo design abbastanza facilmente nella piattaforma Custom Design. Analisi nel Costruttore di grafici o Stima Y per X per numerose visualizzazioni e modelli nella piattaforma Stima modello, personalità di adattamento dei minimi quadrati standard presupponendo che le risposte siano di natura continua/numerica... se qualcos'altro è richiesta una personalità di adattamento diversa... ma ciò dipende dalla natura specifica del tipo di dati di risposta.
