Contraintes factorielles : multiplicationSalut tout le monde.
Je suis assez nouveau avec JMP, alors pardonnez-moi si la question vous semble idiote.
Nous essayons de mettre en place un plan expérimental personnalisé, dans lequel nous souhaitons optimiser une réponse continue , en travaillant avec 5 facteurs continus, un facteur discret et deux constantes .
Alors que nous souhaitons explorer l'effet des facteurs sur la réponse, nous avons parallèlement développé une relation au sein des facteurs : pour cette raison, nous aimerions l'utiliser pour définir des contraintes sur les niveaux autorisés, avant de créer le DOE.
Après avoir lu les précieuses suggestions de cette incroyable communauté, nous utilisons le script de combinaison interdite pour atteindre cet objectif.
Un peu plus dans les détails, voici la contrainte :
[X1 * (X2 / X3) * C1 * ((C2 / X4) + 1) * D1 * (195,08 / 9) < 4,01] & [X1 * (X2 / X3) * C1 * ((C2 / X4) + 1) * Z1 * (195,08 / 9) < 0,1]
(où Xi sont les facteurs, Ci les constantes et D1 est le facteur discret).
Notre problème est que les traitements ne semblent pas respecter les contraintes : beaucoup de traitements proposés par le JMP sont au-dessus de la valeur limite. Il me semble également que l'option Spécifier les contraintes linéaires ne fonctionne que pour les combinaisons linéaires des facteurs, et non pour leurs produits (comme dans notre cas)
Est-ce que j'ai râté quelque chose? Ou avez-vous des suggestions sur la manière de reformuler le DoE pour le rendre moins compliqué ?
J'espère que la question est claire et pas trop idiote.
Désolé pour le très long message : j'attendrai patiemment votre contribution et je pourrai volontiers vous fournir plus d'informations si nécessaire.
Merci beaucoup d'avance à quiconque prendra le temps de lire ce post et, en attendant, je vous souhaite une agréable journée.
Cordialement,
UN
Analyse et modélisation des données de baseConception d'expériencesRe : Contraintes factorielles : MultiplicationSalut @agiacomo ,
Bienvenue dans la Communauté !
Vous pouvez en savoir plus sur les contraintes factorielles dans l'article de @Jed_Campbell : Démystifier les contraintes factorielles
Je suis un peu surpris par la complexité de votre contrainte, car il semble que vous ayez déjà une idée précise des relations entre les facteurs. Quel est votre objectif ? Êtes-vous prêt à créer un modèle utile, se rapprochant de la « vraie » relation entre les facteurs, ou êtes-vous plus intéressé par la validation d'une équation/d'un modèle physique ?
- Dans le premier cas, à moins que les exécutions ne soient physiquement réalisables sans cette contrainte complexe, je supprimerais cette contrainte (ou la simplifierais) pour disposer d'un espace expérimental plus large qui puisse aider à modéliser les relations et à augmenter l'espace d'inférence.
- Si vous souhaitez davantage valider une équation/un modèle physique, vous pouvez créer une table de données avec la formule de contrainte et générer des valeurs pour les différents facteurs en fonction de l'équation et de la plage disponible.
Vous pourriez également être intéressé par l'approche Ensemble candidat si l'option Combinaisons interdites ne fonctionne pas comme vous le souhaiteriez.
Voici la présentation de Chris Gotwalt sur la façon de l'utiliser : Conceptions d'ensembles candidats : adapter les contraintes du DOE au problème (2021-EU-30MP-784)
Utiliser une approche par ensemble de candidats à travers ces étapes pourrait vous aider à respecter votre contrainte :
- Créez votre ensemble de candidats, un datatable pour tous vos facteurs et formulez des distributions uniformes (avec les limites que vous avez définies pour les facteurs continus X1 à X5) ou un nombre entier aléatoire (du min au max pour vos facteurs discrets numériques) avec un grand nombre de lignes ( 1000+ pourrait être un bon début).
- A l'aide d'un filtre de données sur cette table de données, excluez les points qui ne respectent pas votre contrainte.
- Utilisez la plateforme de conception personnalisée sur la table de données de votre ensemble de candidats, utilisez « Sélectionner les facteurs de covariable » et sélectionnez vos facteurs.
- Spécifiez votre modèle et le nombre d'exécutions dans votre conception. Vous pouvez cocher « Autoriser la répétition des lignes de covariables » si les exécutions peuvent être répliquées dans votre configuration expérimentale.
- Vous devez obtenir un design qui respecte votre contrainte.
J'espère que cette réponse vous aidera,
Re : Contraintes factorielles : MultiplicationSalut Victor,
Tout d'abord désolé pour mon interaction tardive : nous avons eu une semaine difficile et ce n'est que maintenant que j'ai eu le temps de m'asseoir et de lire votre réponse.
Deuxièmement : merci beaucoup pour votre réponse aimable et détaillée !
Étant nouveau chez JMP, j'avais peur que cet ensemble de contraintes financières soit un peu prétentieux ou, comme vous l'avez dit à juste titre, que le modèle que nous essayons d'évaluer soit un peu trop alambiqué.
Juste pour approfondir, le modèle/les contraintes ont été obtenus dans un autre département, et nous voulions tester si cela s'appliquait également à notre configuration.
J'essaierai les solutions que vous avez suggérées dès que possible et je passerai immédiatement (ou mieux dit JMP, ahah) à la présentation que vous avez jointe au message.
Je reviendrai sur ce post dans tous les cas, soit pour clore le sujet, soit pour demander gentiment un soutien supplémentaire, si quelqu'un a le temps de le faire.
Encore une fois, merci beaucoup pour votre aide : elle est vraiment précieuse !
Cordialement,
Alessio
