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Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

Aus betrieblicher Sicht kann es wünschenswert sein, innerhalb jedes Blocks eines DOE einen Lauf unter Kontrollbedingungen („Mittelpunkt“) sicherzustellen. Wie kann ich dies bei Verwendung der Custom Design-Plattform angeben?

Beispiel (JMP Pro 17.2.0):

DOE(
	Custom Design,
	{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ), Add Factor( Blocking, 4, "X1" ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X2", 0 ),
	Add Factor( Continuous, -1, 1, "X3", 0 ), Set Random Seed( 259183913 ),
	Number of Starts( 189816 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {2, 1} ),
	Add Term( {3, 1} ), Add Term( {1, 1} ), Add Alias Term( {2, 1}, {3, 1} ),
	Center Points( 3 ), Set Sample Size( 12 ), Simulate Responses( 0 ),
	Save X Matrix( 0 ), Make Design}
);

VersuchsplanungBetreff: Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

OK, behalten Sie die Reihenfolge der CPs im Auge. Verwenden Sie ein MR-Diagramm, um diese zu betrachten. Wenn sie Konsistenz zeigen, liefert (MR-Balken/1,128)^2 eine Schätzung der Varianz im Verlauf des Experiments. Vergleichen Sie dies mit der aktuellen Variabilität im Prozess. Dies kann eine gute Schätzung des MSE für statistische Tests sein.

Ich bevorzuge die Verwendung von Blöcken als feste Effekte, wenn Sie wissen, was mit dem Block vermischt wird (in Ihrem Fall Batches). Stellen Sie sicher, dass Sie Ihrem Modell Block-für-Faktor-Interaktionen hinzufügen. Dies sind Begriffe, die die Robustheit Ihrer Designfaktoren gegenüber dem Batch-Effekt quantifizieren.

Betreff: Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

Danke für den Vorschlag. Ich denke, ich werde die Mittelpunkte manuell hinzufügen, nachdem ich das Design ohne Mittelpunkte erstellt habe (wobei mir bewusst ist, dass dies mathematisch nicht optimal ist). Die Blockierung ist notwendig, um Unterschiede in eingehenden Materialchargen zu berücksichtigen. (Diese könnten als zufällig oder fest modelliert werden; ich entscheide mich für die Modellierung als fester Effekt.)

Betreff: Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

Die Anzahl der Blöcke ist variabel. Ich betrachte eine Klasse von Multifaktor-Experimenten, bei denen der Mittelpunkt den aktuellen Arbeitszustand darstellt. Die Blöcke stellen Materialchargen dar und die Anzahl der Einheiten in einer Charge ist festgelegt. Aus betrieblichen Gründen gibt es eine Richtlinie, dass mindestens eine Einheit innerhalb jeder Charge die Standardverarbeitung erhalten muss.

Betreff: Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

Hallo @Mittman ,

Darf ich fragen, warum Sie in Ihrem Entwurf einen Sperrfaktor geschaffen haben?

• Sind die Stufen dieses festen Sperreffekts von Interesse steuerbar (im Profiler können Sie beispielsweise die gewünschte Stufe des Sperrfaktors wählen, um die Antwort zu optimieren) und können Sie davon ausgehen, dass sie einen Einfluss auf die mittlere Antwort haben (wie die Wahl zwischen Ausrüstung A, B oder C)? Diese Situation erfordert tatsächlich einen Sperrfaktor im Design (fester Effekt).
• Oder sind Sie eher daran interessiert, die Varianz Ihrer Antwort in Bezug auf einige Ebenen dieses Zufallseffekts auszuwerten (wie etwa die Varianz des Messgeräts für jeden Versuchstag, um sicherzustellen, dass es zwischen den einzelnen Tagen keine Standard-/Fehlkalibrierungen gibt usw.)? In dieser Situation wäre ein zufälliger Blockeffekt erforderlich, auf den über das Bedienfeld „Design Generation“ von Custom Design zugegriffen werden kann (Option „Neue Läufe in zufällige Blöcke der Größe gruppieren:“).

Ich habe versucht, Designs mit beiden Optionen zu erstellen, entweder indem ich einen festen Blockeffekt durch Eingabe eines Blockfaktors wie Sie gewählt habe oder indem ich einen zufälligen Blockeffekt gewählt habe, indem ich am Ende des Designgenerierungsfensters die Gruppierung der Läufe in zufällige Blöcke der Größe 4 angegeben habe. Ich konnte jedoch kein Design erstellen, bei dem jeder der drei Mittelpunkte zufällig in den drei Blöcken verteilt ist (einer pro Block). Standardmäßig scheint die zufällige Designgenerierung andere Aufteilungen zu bevorzugen, da diese ausgewogener sind als die von Ihnen erwartete.

Wie @statman erwähnte, erfolgt die zufällige Verteilung der Mittelpunkte in der Custom Design-Plattform so, dass sich die einzelnen Blöcke möglichst ähneln: Die Gruppen der Versuchsdurchläufe für jeden Block werden voraussichtlich ähnlich sein, sodass die mittlere Antwort hauptsächlich (hoffentlich) von den Faktoreffekten und nicht vom blockierenden Faktoreffekt beeinflusst wird. Wenn Sie einen Mittelpunkt pro Block zuweisen möchten, verbleiben 3 Durchläufe pro Block, sodass Sie möglicherweise ein gewisses Ungleichgewicht der Faktorstufen zwischen den Blöcken erwarten, was die Ähnlichkeit der Blöcke beeinträchtigen könnte, wenn ein Faktor einen starken Einfluss auf die Antwort hat.

Wenn Sie aus praktischen Gründen wirklich einen Mittelpunkt pro Block benötigen, warum erstellen Sie dann nicht ein Design mit 3 Blöcken und 9 Läufen und fügen manuell einen Mittelpunkt pro Block hinzu, bevor Sie die Läufe innerhalb jedes Blocks zufällig anordnen?

Sie können diese Situation dann mithilfe der Plattform „Designs vergleichen“ (Design „…_Kraft-Mittelpunkte“) mit einem standardmäßigen benutzerdefinierten Design mit der gleichen Anzahl von Läufen und 3 Mittelpunkten (Design „…_mit Mittelpunkten“) vergleichen.

• Bei den Haupteffekten können Sie mit einem leichten Leistungsabfall rechnen:
  

• Aufgrund dieses „erzwungenen“ Ungleichgewichts der Läufe können Sie außerdem mit einer leichten Zunahme der Varianzvorhersage in Ihrem Versuchsraum rechnen:
  
• Aufgrund der unterschiedlichen generierten Matrizen werden Sie wahrscheinlich auf unterschiedliche Aliasing-Strukturen stoßen:
  

Wenn Sie also aus praktischen Gründen jedem Block einen Mittelpunkt zuweisen möchten, müssen Sie dies manuell tun, da diese Situation hinsichtlich der Aufteilung der Faktorebenen nicht optimal ist. Es handelt sich um einen Kompromiss zwischen Designleistung und Optimalität und der praktischen Verwendung der Mittelpunkte, die Sie nutzen möchten.

Anbei finden Sie die beiden Designs, die für die Vergleichsstudie verwendet wurden.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen weiter.

Betreff: Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

Ich spekuliere nur über @Mittmans Verwendung des Ausdrucks „...Kontrollbedingung („Mittelpunkt“)...“. Gelegentlich schlossen die Ingenieure, mit denen ich zusammenarbeitete, zusätzliche Behandlungskombinationen in ein geplantes Experiment ein, als eine Art „Kontrolle“ für während der Durchführung des Experiments vorhandene Stör- oder Rauschfaktoren. Nicht unbedingt im Zentrum des Versuchsraums. Wir schlossen die Reaktionen für diese Behandlungskombinationen selten in die Analyse ein. Es ging nur darum, den Ingenieuren ein warmes, wohliges Gefühl zu geben, dass sich das Unbekannte in die Durchführung des Experiments einschleicht. Vielleicht ist es das, was @Mittman in Erwägung zieht, und sie versuchen, die Durchläufe in bestimmte Blöcke zu zwingen?

Betreff: Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

Entschuldigen Sie meine Unwissenheit, aber möchten Sie nicht, dass Ihre Mittelpunkte zufällig über die Blöcke verteilt werden? Ich verstehe nicht, was Sie mit „ Kontrollbedingung“ meinen. Dies ist für Experimente nicht erforderlich. Sobald das Design in JMP erstellt ist, können Sie problemlos die entsprechende Ausführungsreihenfolge angeben.

Wie viele Blöcke laufen Sie?

Betreff: Erzwingen einer gleichmäßigen Verteilung der Mittelpunkte auf die benutzerdefinierten Blöcke

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