Aggiornato con nuovo video aprile 2024.
Perché utilizzare DOE e la modalità guidata di Easy DOE?
- Rispondi più rapidamente alle domande "cosa succederebbe se?"
- Identificare i fattori importanti quando ci si trova di fronte a molti
- Eseguire analisi di sensibilità e di spazio commerciale
- Ottimizzazione su più risposte
- Eseguendo sottoinsiemi efficienti di tutte le possibili combinazioni, è possibile – con le stesse risorse e vincoli – risolvere problemi più grandi
- Eseguendo sequenze di progetti si può essere il più possibile economici e non eseguire più prove del necessario per ottenere una risposta utile
Scopri come:
- Iniziare dalla fine presentando i risultati del DOE in modo interattivo ai decisori
- Utilizzare il processo DOE in 6 fasi implementato nell'interfaccia Easy DOE
- Comprendere i tipi di fattori supportati e le scelte del modello
- Utilizzare il processo DOE guidato e semplice per un esempio di ottimizzazione/spazio commerciale a 3 risposte e 4 fattori leggermente più complesso utilizzando il nuovo file . jmpdoe .
- Definire
- Specificare
- Progetto
- Inserisci i dati
- Analizzare
- Prevedere
- Rapporto
Domande a cui hanno risposto Tom Donnelly @tom_donnelly e Wendy Tseng @wendytseng durante il webinar live del 2024:
Cosa succede se i fattori sono difficili da modificare?
R: Se hai fattori difficili da modificare, devi usare la modalità flessibile in Easy DOE (invece della modalità guidata su cui ci concentreremo oggi).
Come vengono determinati i fattori?
A: Lo sperimentatore è colui che determina quali fattori vuole studiare.
Come si ripetono gli stessi risultati se cambiano ogni volta? Esiste un numero di seed che possiamo controllare?
R: Il simulatore è semplicemente un modo per "gestire il DOE" dato che non abbiamo un laboratorio. Questo ci consente di progettare e analizzare un esperimento in questa dimostrazione. (Si potrebbe rimuovere l'errore casuale nel simulatore.)
Perché aggiungere una risposta senza un obiettivo?
R: Esiste un'opzione per aggiungere una risposta senza un obiettivo (non un obiettivo senza una risposta) perché o non hai ancora un obiettivo per il fattore o semplicemente non ne hai uno (vuoi solo osservare la risposta).
Qual è la formula per le colonne del simulatore?
A: una formula che Tom ha creato per rendere interessanti i risultati dell'esperimento. L'ha inventata lui. Pensatela come un modo per raccogliere dati in un laboratorio istantaneamente per gli scopi di questa dimostrazione.
Esiste un'opzione tabella per aggiungere valori p nella finestra di stima del modello?
A: Puoi fare clic con il tasto destro del mouse nella tabella e aggiungere il valore p. Fai clic con il tasto destro > Colonne > Prob > |t|
Cosa significa quando JMP azzera i fattori meno significativi?
A: Il termine è stato rimosso dal modello. Non ha alcun ruolo nel modificare le risposte (ad esempio velocità, contrasto)
A cosa si riferisce la scala tra il termine e la colonna della stima?
A: Rappresenta la stima per il termine del modello. Rappresenta graficamente i valori stimati (stima e 95% inferiore e superiore).
Cosa indica la stima?
A: Le stime del modello riguardano il modo in cui i termini si relazionano alla risposta.
Come possiamo ridurre il rumore nel DOE?
R: Puoi aggiungere altre esecuzioni al tuo DOE.
In che modo JMP crea i dati campione per modellare la relazione?
R: Se stai chiedendo informazioni sulle risposte di simulazione, JMP utilizza una distribuzione normale con media pari a 0 e deviazione standard pari a 1 come impostazione predefinita per aggiungere errori al modello specificato nel progetto con i coefficienti digitati.
Se non ci sono repliche, come si stima l'errore?
R: Il numero di esecuzioni consigliato da JMP include più del numero minimo di esecuzioni per stimare il modello (più esecuzioni rispetto al numero di termini del modello). La modalità guidata assicura di avere abbastanza esecuzioni per ottenere l'errore del modello. (Le repliche sono necessarie per l'errore puro e per testare la mancanza di adattamento.)
Quindi, è corretto affermare che uno degli utilizzi dell'Easy DOE è quello di studio di screening?
R: Sì, puoi utilizzare Easy DOE per progettare studi di screening o studi di ottimizzazione (o qualcosa di intermedio).
Quindi in sostanza è necessario eseguire degli esperimenti per ottenere dati utili alla simulazione del modello?
R: Sì, nella vita reale, sei in Easy DOE per progettare l'esperimento. Poi vai nel mondo reale (ad esempio, in laboratorio) per raccogliere i tuoi dati. Quindi digiti i dati in Easy DOE (o carichi la tabella dati) e fai l'analisi.
Hai un esempio con valori categorici x e y?
R: Stai vedendo un esempio con fattori categoriali (X). I fattori categoriali Y sono possibili, ma si tratta di un argomento molto più avanzato (per assicurarti di raccogliere dati sufficienti per un modello utile).
Come cambia il risultato del DOE se si cambia una delle risposte da minimizza a massimizza o viceversa?
R: il design è guidato dalla scelta del modello. Tuttavia, posso impostare la desiderabilità e, ad esempio, cambiare la massimizzazione del MOP per minimizzare il MOP. Questo cambierà la risposta e poi rianalizzare ora che ho apportato quella modifica quando ottimizzo. Nel nostro caso le risposte erano piuttosto simili, ma normalmente penserei che se si cambiasse l'obiettivo ci sarebbe una differenza. Guarda il video:
Quindi, di default, non vengono aggiunte repliche? Dobbiamo aggiungerle separatamente?
R: È possibile aggiungere repliche utilizzando la modalità flessibile (più avanzata).
Flexible Mode lets you add replicatesLa modalità flessibile consente di aggiungere replicheLa modalità flessibile consente di aggiungere repliche
In molti degli esperimenti condotti dal mio team, molti dei fattori continui vengono eseguiti come fattori numerici discreti. Ci sono vantaggi e svantaggi nell'utilizzare questo approccio?
R: L'unico vantaggio sarebbe che alcune persone vogliono più livelli intermedi. Se alla fine vuoi adattare un modello quaradratico, tutto ciò di cui hai bisogno sono 3 livelli. Ad esempio, per forzare 5 livelli e scegli semplicemente un numero discreto e gli dai 5 livelli, JMP probabilmente li inserirà. Quindi JMP sceglierà molti più estremi e meno nel mezzo, perché matematicamente sta ancora pensando in modo continuo con esso. C'è anche più leva agli estremi con i categoriali. In sintesi, questo è un modo per forzare più livelli per un continuo, ma se è veramente continuo, probabilmente non hai bisogno di farlo.
Utilizzo un altro software DOE che di solito contiene un set di run di mancanza di adattamento in un design. Come è stata testata la mancanza di adattamento nel design JMP DOE?
R: Le repliche ti daranno sempre un test di mancanza di adattamento, perché allora abbiamo una stima dell'errore puro che può essere confrontata con l'errore del modello. Se non hai repliche, non ti diamo un test di mancanza di adattamento ma ti diamo lo stesso modello che avrà un errore del modello. Se hai prodotto lo stesso prodotto per anni, probabilmente hai già una buona idea storica di cosa sia l'errore puro. Un motivo per fare repliche e ottenere il test di mancanza di adattamento è se sei nuovo nel processo.
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