Aktualisiert mit neuem Video im April 2024.
Warum DOE und den geführten Modus von Easy DOE verwenden?
- Beantworten Sie „Was wäre wenn?“-Fragen schneller
- Identifizieren Sie wichtige Faktoren bei vielen
- Führen Sie Sensitivitäts- und Trade-Space-Analysen durch
- Optimieren Sie über mehrere Antworten hinweg
- Durch die Ausführung effizienter Teilmengen aller möglichen Kombinationen können – bei gleichen Ressourcen und Einschränkungen – größere Probleme gelöst werden.
- Durch das Durchführen von Designsequenzen kann man so kosteneffizient wie möglich sein und nicht mehr Versuche durchführen als nötig, um eine nützliche Antwort zu erhalten.
Erfahren Sie, wie Sie:
- Beginnen Sie mit dem Ende, indem Sie den Entscheidungsträgern DOE-Ergebnisse interaktiv präsentieren
- Nutzen Sie den 6-stufigen DOE-Prozess, der in der Easy DOE-Schnittstelle implementiert ist
- Verstehen Sie die unterstützten Faktortypen und Modellauswahlmöglichkeiten
- Verwenden Sie den geführten Easy-DOE-Prozess für ein etwas komplexeres Handelsraum-/Optimierungsbeispiel mit 3 Antworten und 4 Faktoren unter Verwendung der neuen .jmpdoe - Datei.
- Definieren
- Angeben
- Design
- Daten eingeben
- Analysieren
- Vorhersagen
- Bericht
Fragen, die von Tom Donnelly @tom_donnelly und Wendy Tseng @wendytseng im Live-Webinar 2024 beantwortet wurden:
F: Was ist, wenn die Faktoren schwer zu ändern sind?
A: Wenn Sie schwer zu ändernde Faktoren haben, müssen Sie den flexiblen Modus in Easy DOE verwenden (im Gegensatz zum geführten Modus, auf den wir uns heute konzentrieren).
F: Wie werden die Faktoren bestimmt?
A: Der Experimentator ist derjenige, der bestimmt, welche Faktoren er untersuchen möchte.
F: Wie können Sie dieselben Ergebnisse wiederholen, wenn sie sich jedes Mal ändern? Gibt es eine Startzahl, die wir kontrollieren können?
A: Der Simulator ist einfach eine Möglichkeit, das DOE „durchzuführen“, da wir kein Labor haben. Dies ermöglicht es uns, in dieser Demonstration ein Experiment zu entwerfen und zu analysieren. (Man könnte den Zufallsfehler im Simulator entfernen.)
F: Warum würden Sie eine Antwort ohne Ziel hinzufügen?
A: Es besteht die Möglichkeit, eine Antwort ohne Ziel hinzuzufügen (kein Ziel ohne Antwort), da Sie entweder noch kein Ziel für den Faktor haben oder einfach keins haben (Sie möchten lediglich die Antwort beobachten).
F: Wie lautet die Formel für die Simulatorspalten?
A: Es ist eine Formel, die Tom entwickelt hat, um die Ergebnisse des Experiments interessant zu machen. Er hat sie sich ausgedacht. Betrachten Sie es als eine Möglichkeit, für die Zwecke dieser Demo sofort Daten in einem Labor zu sammeln.
F: Gibt es eine Tabellenoption zum Hinzufügen von p-Werten im Modellschätzungsfenster?
A: Sie können mit der rechten Maustaste in die Tabelle klicken und den p-Wert hinzufügen. Rechtsklick > Spalten > Prob > |t|
F: Was bedeutet es, wenn JMP die am wenigsten signifikanten Faktoren auf Null setzt?
A: Der Term wird aus dem Modell entfernt. Er spielt keine Rolle bei der Änderung der Antworten (z. B. Geschwindigkeit, Kontrast).
F: Worauf bezieht sich die Skala zwischen der Laufzeit und der Schätzungsspalte?
A: Es stellt die Schätzung für den Modellterm dar. Es stellt die Schätzwerte grafisch dar (Schätzung und die unteren und oberen 95 %).
F: Was sagt die Schätzung aus?
A: Modellschätzungen geben an, wie sich die Begriffe auf die Antwort beziehen.
F: Wie können wir den Lärm im DOE reduzieren?
A: Sie können Ihrem DOE weitere Läufe hinzufügen.
F: Wie erstellt JMP die Beispieldaten zur Modellierung der Beziehung?
A: Wenn Sie nach Simulationsantworten fragen, verwendet JMP standardmäßig eine Normalverteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1, um dem im Entwurf angegebenen Modell mit den von Ihnen eingegebenen Koeffizienten einen Fehler hinzuzufügen.
F: Wenn es keine Replikate gibt, wie schätzen Sie den Fehler ab?
A: Die von JMP empfohlene Anzahl von Durchläufen umfasst mehr als die Mindestanzahl von Durchläufen zur Schätzung des Modells (mehr Durchläufe als die Anzahl der Modellterme). Der geführte Modus stellt sicher, dass Sie über genügend Durchläufe verfügen, um den Modellfehler zu ermitteln. (Replikate sind für reine Fehler und zum Testen mangelnder Anpassung erforderlich.)
F: Habe ich Recht, dass Easy DOE unter anderem als Screening-Studie eingesetzt werden kann?
A: Ja, Sie können Easy DOE verwenden, um Screening-Studien oder Optimierungsstudien (oder etwas dazwischen) zu entwerfen.
F: Sie müssen die Experimente also im Wesentlichen durchführen, um Daten zur Simulation Ihres Modells zu erhalten?
A: Ja, im wirklichen Leben entwerfen Sie in Easy DOE das Experiment. Dann gehen Sie in die reale Welt (z. B. ins Labor), um Ihre Daten zu sammeln. Dann geben Sie die Daten in Easy DOE ein (oder laden die Datentabelle) und führen die Analyse durch.
F: Haben Sie ein Beispiel mit kategorischen x- und y-Werten?
A: Sie sehen ein Beispiel mit kategorialen Faktoren (X). Kategorische Y sind möglich, aber ein viel fortgeschritteneres Thema (um sicherzustellen, dass Sie genügend Daten für ein nützliches Modell sammeln).
F: Wie ändert sich das DOE-Ergebnis, wenn Sie eine der Antworten von „Minimieren“ auf „Maximieren“ oder umgekehrt ändern?
A: Das Design wird durch die Modellauswahl bestimmt. Ich kann jedoch die Erwünschtheit festlegen und beispielsweise die Maximierung des MOP in die Minimierung des MOP ändern. Dadurch ändert sich die Antwort, und dann analysiere ich erneut, nachdem ich diese Änderung vorgenommen habe, wenn ich optimiere. In unserem Fall waren die Antworten ziemlich ähnlich, aber normalerweise würde ich denken, dass es einen Unterschied geben würde, wenn Sie das Ziel ändern würden. Siehe Video:
F: Es werden also standardmäßig keine Replikate hinzugefügt? Müssen wir sie separat hinzufügen?
A: Sie können Replikate im flexiblen (erweiterten) Modus hinzufügen.
Flexible Mode lets you add replicatesIm flexiblen Modus können Sie Replikate hinzufügenIm flexiblen Modus können Sie Replikate hinzufügen
F: In vielen Experimenten, die mein Team durchführt, werden viele der kontinuierlichen Faktoren als diskrete numerische Faktoren ausgeführt. Gibt es bei der Verwendung dieses Ansatzes Vor- und Nachteile?
A: Der einzige Vorteil wäre, dass manche Leute mehr Zwischenstufen wünschen. Wenn Sie letztendlich ein quadratisches Modell anpassen möchten, benötigen Sie nur 3 Stufen. Wenn Sie beispielsweise 5 Stufen erzwingen möchten und einfach eine diskrete Zahl auswählen und ihr 5 Stufen zuweisen, wird JMP sie wahrscheinlich einfügen. Dann wird JMP viel mehr Extreme und weniger in der Mitte auswählen, da es mathematisch gesehen immer noch kontinuierlich denkt. Bei kategorischen Werten gibt es auch mehr Hebelwirkung an den Extremen. Zusammenfassend ist dies eine Möglichkeit, mehr Stufen für ein kontinuierliches Modell zu erzwingen, aber wenn es wirklich kontinuierlich ist, müssen Sie das wahrscheinlich nicht tun.
F: Ich verwende eine andere DOE-Software, die normalerweise eine Reihe von Lack-of-Fit-Läufen in einem Design enthält. Wie wurde der Lack-of-Fit im JMP-DOE-Design getestet?
A: Replikate liefern Ihnen immer einen Lack-of-Fit-Test, weil wir dann eine Schätzung des reinen Fehlers haben, die mit dem Modellfehler verglichen werden kann. Wenn Sie keine Replikate haben, liefern wir Ihnen keinen Lack-of-Fit-Test, sondern dasselbe Modell, das einen Modellfehler aufweisen wird. Wenn Sie das gleiche Produkt seit Jahren herstellen, haben Sie wahrscheinlich bereits eine gute historische Vorstellung davon, wie hoch der reine Fehler ist. Ein Grund, Replikate durchzuführen und den Lack-of-Fit-Test durchzuführen, ist, wenn Sie neu im Prozess sind.
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