Presentador: @ChristianBille
Hubo muchas preguntas interesantes durante la sesión de hoy, respondidas por @HadleyMyers :
P: ¿Cómo se ve la correlación si el diseño clásico también tiene el mismo número de ejecuciones (16)?
R: Quizás la mejor manera de explorar diseños alternativos es crearlos y compararlos utilizando la plataforma "Comparar diseño": https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
P: ¿Puede analizar las otras opciones de evaluación de diseño?
R: Hola, puedes encontrar más información sobre todas las características de Evaluate Designs aquí: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/evaluate-designs.shtml#ww65477
P: ¿Se puede aumentar la potencia dentro del diseño de la pantalla principal en lugar de cambiar a otra plataforma? ¿(diseño de cribado definitivo)?
R: Sí, agregar carreras a un diseño también aumentará la potencia.
P: ¿Cómo podemos abordar un diseño asimétrico cuando, por ejemplo, el punto central no puede estar exactamente en el medio (debido a limitaciones de pruebas, equipos, etc.)?
R: Es posible que pueda utilizar "Restricciones de factor" en Diseño personalizado para este propósito: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/define-factor-constraints.shtml#
P: Si no quiero aumentar el número de ejecución, ¿podemos eliminar algunos términos de baja potencia para aumentar la potencia de otros términos?
R: En general, sí funcionará (suponiendo que los términos no fueran ortogonales en el diseño original).
P: ¿Puede explicarnos en detalle el criterio de optimalidad de ALT y si deberíamos elegir el diseño D-óptimo u otro?
R: En términos muy sencillos, la D-optimalidad es más adecuada para experimentos de cribado, y la I-optimalidad es más adecuada para experimentos de optimización. Puede encontrar algo de información aquí, aunque es muy técnica: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/optimality-criteria.shtml . Probablemente la mejor manera de entender esto sería crear diseños utilizando diferentes criterios de optimalidad y luego compararlos utilizando la plataforma "Comparar diseños": https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/compare-designs.shtml#
P: Los libros de estadísticas clásicos no hablan sobre la evaluación definitiva. ¿Me estoy perdiendo algo?
R: DSD se incorporó en 2011. En cualquier literatura anterior a esa fecha no se hará mención de ello. Puede encontrar más información sobre ellos en los archivos de ayuda de JMP: https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/index.shtml#page/jmp/definitive-screening-designs.shtml#
Otra información: https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
https://www.wiley.com/en-us/Optimal+Design+of+Experiments%3A+A+Case+Study+Approach-p-9780470744611"
P: ¿Existe alguna ventaja en utilizar un diseño de cribado definitivo en lugar de un diseño personalizado?
R: La ventaja es que puede ajustar términos de interacción y cuadráticos con una cantidad menor de ejecuciones de las que permitiría el Diseñador personalizado, suponiendo que las particularidades de su situación le permitan usar DSD. Puede encontrar información sobre cuándo usarlos y cuándo no aquí: https://community.jmp.com/t5/JMP-Blog/Proper-and-improper-use-of-Definitive-Screening-Designs-DSDs/ba-p/30703
P: ¿Ofrecen modelos basados únicamente en diseños de selección definitivos? ¿O realizan una selección únicamente para definir factores críticos y luego otro DoE para modelar las interacciones?
R: Los DSD pueden detectar efectos principales, interacciones y términos cuadráticos. Si, después de analizar un DSD, se desea incluir términos de orden superior (por ejemplo, términos cúbicos), o si el modelo a priori inicial incluye términos de orden superior, el DSD ya no es adecuado y se debe utilizar el Diseñador personalizado.
P: ¿Cuál es la confusión en los diseños de detección definitiva entre los términos cuadráticos y de interacción?
R: La característica que define a DSD es que los efectos principales son completamente imparciales con respecto a la interacción y los términos cuadráticos. Sin embargo, existe cierta confusión entre la interacción y los términos cuadráticos. Esto se puede reducir agregando ejecuciones (es posible dentro de la ventana de diálogo de diseño).
