Les plans de criblage orthogonaux à niveaux mixtes introduits dans JMP 18 sont utiles aux utilisateurs de JMP DOE qui doivent tester l'efficacité de nombreuses interventions simultanément dans une seule expérience avec un nombre minimal d'exécutions. Découvrez comment utiliser les plans de criblage orthogonaux à niveaux mixtes JMP 18 pour mélanger des facteurs continus et des facteurs catégoriels à deux niveaux et utiliser des constructions spéciales pour les plans de criblage à niveaux mixtes où les facteurs continus ont certains niveaux au centre. Les facteurs à trois niveaux doivent être continus et les facteurs à deux niveaux peuvent être continus ou catégoriels. De plus, ces plans offrent une protection substantielle contre les biais des estimations des effets principaux en raison des interactions actives à deux facteurs.
La vidéo inclut une discussion avec Tom Donnelly @tom_donnelly (~ durée 49:24) sur les choix de conception JMP liés aux conceptions orthogonales à niveaux mixtes. Les diapositives de Tom sont incluses dans les pièces jointes de cette vidéo.
Découvrez comment faire :
- Rechercher les conceptions dans JMP en utilisant le chemin DOE->Classique->Criblage par facteurs->Criblage par conception
- Comprendre la motivation des conceptions orthogonales à niveaux mixtes
- Objectif principal du dépistage des effets principaux
- Mélange de facteurs à trois et à deux niveaux
- Les facteurs à trois niveaux sont continus (nous ne recherchons pas l’équilibre)
- Presque autant de facteurs que d'exécutions (saturé, dépistage des effets principaux), jusqu'à 3/4 de la taille de l'exécution
- Similaire à DSD, mais avec plus de facteurs à 2 niveaux
- Comprendre et visualiser la démonstration de la méthode/option 3, où n est un multiple de 16
- Comprendre et visualiser la démonstration de la méthode/option 2, où n est un multiple de 8
- Comprendre et visualiser la démonstration de la méthode/option 1, où n est un multiple de 2
- Plongez dans les problèmes
- Facteurs importants de sélection, DSD trop cher, pas tous les 3 niveaux
- Détection de grandes équations du second degré
- Déterminer la quantité à rechercher après les équations du second degré
Ressources
- Choisir le bon design – avec l'aide de Design Explorer de JMP , livre blanc de Christine Anderson Cook
- Ares, Jose Nunez, Eric Schoen et Peter Goos (2023). « Surfaces de réponse orthogonales à alias minimal pour les facteurs quantitatifs à trois niveaux et les facteurs catégoriels à deux niveaux ». Dans : Statistica Sinica.
- Jones, B., Lekivetz, R., Majumdar, D, et Nachtsheim, CJ (2024) « Screening designs for continuous and categoryical factors ». À paraître dans Technometrics.
- Jones, B., Lekivetz, R., & Nachtsheim, C. (2023). « Une famille de modèles de criblage à effets principaux orthogonaux pour les facteurs à niveaux mixtes ». Journal of Quality Technology, 55(5), 527-534.
- Jones, Bradley et Christopher J. Nachtsheim (avril 2013). « Modèles de criblage définitifs avec ajout de facteurs catégoriels à deux niveaux ». Dans : Journal of Quality Technology 45.2, pp.
- Jones, Bradley et Christopher J. Nachtsheim (janv. 2011). « Une classe de modèles à trois niveaux pour le criblage définitif en présence d'effets de second ordre ». Dans : Journal of Quality Technology 43.1, pp. 1–15.
- Lekivetz, R., Sitter, R., Bingham, D., Hamada, MS, Moore, LM, & Wendelberger, JR (2015). « Sur les algorithmes d'obtention de tableaux orthogonaux et quasi-orthogonaux pour le criblage des effets principaux ». Journal of Quality Technology, 47(1), 2-13.
- Nachtsheim, Abigael C., Weijie Shen et Dennis KJ Lin (avril 2017). « Two-Level Augmented Definitive Screening Designs ». Dans : Journal of Quality Technology 49.2, pp.
- Nguyen, Nam-Ky, Tung-Dinh Pham et Phuong Vuong Mai (janv. 2020). « Construction de plans de repliement à niveaux mixtes efficaces en D à l'aide de matrices Hadamard ». Dans : Technometrics 62.1, pp.
- Taguchi, Genichi (janv. 1987). Le système de conception expérimentale : méthodes d'ingénierie pour optimiser la qualité et minimiser les coûts . Anglais. 1ère édition. White Plains, NY Dearborn, Mich : Quality Resources.
