Ho una domanda leggermente più concettuale riguardante la scelta del DOE (o un altro quadro sperimentale) quando l'effetto dei fattori non è lineare. Il mio esperimento ha molti fattori >10, che ho ridotto a 6, e ho eseguito un disegno di screening definitivo. Secondo i risultati (vedi immagine sotto), non esiste una chiara relazione lineare (o addirittura quadratica) tra i fattori e i risultati. Sicuramente alcuni sembrano poterlo essere, ma generalmente non sembra così (almeno secondo la mia analisi).
Sulla base di ciò, la mia domanda è: se la risposta sottostante non è lineare, ha senso utilizzare/progettare un disegno di screening fattoriale frazionario o definitivo (DSD), che può arrivare solo fino al quadratico se non sbaglio, per il scopo dello screening? Se l'obiettivo è lo screening, quali altre alternative ci sono nella cassetta degli attrezzi del DOE che mi consigliate di prendere in considerazione?
Una soluzione a cui ho pensato era quella di diminuire l'intervallo di ciascuno dei fattori: l'idea alla base è che se si riduce l'intervallo abbastanza piccolo, qualsiasi funzione/risposta sottostante sarà lineare. Tuttavia, potrei perdere il senso dell'esperimento di screening e potrei dover condurre molti esperimenti di screening a intervalli diversi. È questo ciò che si fa in pratica con la risposta non lineare? Considera il seguente grafico che ho letto in un articolo. Se la risposta sottostante è simile a questa, non sono sicuro di quali metodi DOE (screening iniziale + superficie di risposta?) possano portarmi a qualcosa del genere. Quale sarebbe il tuo consiglio sui metodi per trovare l’ottimale globale in questi casi?
