¿Cómo debo seguir adelante con mis experimentos (interpretación) cuando sé de antemano que mi respuesta (continua) tendrá un retraso en el tiempo?
¿Cómo incorporo el retraso de tiempo en la interpretación de los resultados de mis experimentos?
Gracias,
Ashish
@BivariateKoala1 escribió:
¿Cómo debo seguir adelante con mis experimentos (interpretación) cuando sé de antemano que mi respuesta (continua) tendrá un retraso en el tiempo?
¿Cómo incorporo el retraso de tiempo en la interpretación de los resultados de mis experimentos?
Gracias,
Ashish
Hola,
A continuación se explica cómo considerar el retraso al interpretar los resultados de sus experimentos con respuestas continuas:
Comprender el retraso de tiempo:
Definición: El retraso de tiempo se refiere al desfase entre el momento en que se realiza un cambio en el sistema (variable independiente) y el momento en que se observa el efecto completo en la variable de respuesta.
Impacto: este retraso puede complicar la interpretación de los resultados porque la respuesta observada en un momento específico podría reflejar un cambio previo en el sistema.
Incorporación de Time Lag en DoE (Diseño de Experimentos):
Identificar y cuantificar el retraso de tiempo:
Realice pruebas preliminares para estimar el tiempo de demora entre los cambios y su efecto total.
Ajustar la recopilación de datos:
Cambie los puntos de recopilación de datos para capturar respuestas después del retraso esperado.
Considere recopilar datos en varios puntos después del cambio para obtener una imagen más completa.
Selección de modelo:
Utilice modelos estadísticos que tengan en cuenta los retrasos, como por ejemplo:
Modelos de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA)
Modelos de función de transferencia
Análisis de los datos:
Analice los datos considerando el retraso de tiempo:
Concéntrese en las respuestas después del retraso esperado para evitar malinterpretar el impacto de los cambios.
Utilice métodos estadísticos apropiados para el análisis de datos de series temporales.
Espero que la información pueda ayudarte.
Hola @BivariateKoala1 ,
¡Bienvenidos a la Comunidad!
No estoy seguro de entender la situación sobre el retraso de tiempo:
- ¿El retardo de tiempo para la respuesta es el mismo, sin importar las combinaciones experimentales de factores? ¿O depende de la combinación de factores?
- ¿Puede registrar la respuesta desde el momento inicial T0 hasta el momento en que se produce un cambio en la respuesta?
Dependiendo de sus respuestas, aquí hay algunas sugerencias:
- Se podría crear un DoE resistente al tiempo, teniendo en cuenta el posible efecto del tiempo/orden en el diseño. Aquí hay un tema similar donde se ha utilizado este tipo de DoE: Covariables en orden definido en diseño personalizado
Con este tipo de diseño, se equilibran los niveles de factores a lo largo del tiempo, para evitar confusión/aliasing entre el tiempo o el orden de los experimentos y cualquiera de los factores estudiados.
- Si puede registrar la respuesta a lo largo del tiempo, tal vez podría transformar la respuesta en respuestas independientes del tiempo, o usar la respuesta funcional y analizarla a través de diferentes plataformas, como Functional Data Explorer en JMP Pro para crear directamente un modelo funcional para su respuesta. , o usando las plataformas Fit Curve / Fit Y by X para extraer los coeficientes interesantes de sus curvas y analizar cómo el cambio de sus factores impacta estos coeficientes.
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Cómo obtener la formulación óptima
Una combinación de estas dos técnicas (si es posible) podría ayudarle a mitigar los efectos del tiempo en su diseño, así como a mejorar la comprensión del vínculo entre su respuesta funcional y sus factores.
Espero que este primer iniciador de discusión pueda ayudarte.
