DOE Aumenta la progettazione con le covariateCosa ha ispirato questa richiesta di lista dei desideri? Le unità sperimentali con covariate note (fisse) devono essere reclutate e randomizzate per fattorizzare nel tempo in modo che siano indipendenti (o "bilanciate") per le covariate. Attualmente, non esiste un modo automatizzato per farlo in JMP 18.
Qual è il miglioramento che vorresti vedere? Vorrei che JMP consentisse le covariate nella piattaforma Augment Design in modo che le nuove unità sperimentali con covariate fisse note possano essere randomizzate per progettare fattori che mantengano l'equilibrio del design esistente.
Perché questa idea è importante? È importante progettare studi con importanti covariate note e reclutamento scaglionato.
Ricerca sui consumatori e sul mercatoProgettazione degli esperimentiRe: DOE Augment Design con covariate - Stato modificato in: RiconosciutoGrazie per aver inviato questo suggerimento. Stiamo valutando di prenderlo in considerazione in una versione futura.
Re: Progettazione DOE Augment con covariateSembra che tu possa già farlo, in una certa misura. Aggiungerei a questa richiesta un'altra idea: le covariate parziali. Cioè, ho una tabella con le covariate, ma alcune di esse non hanno livelli fattoriali specificati. Sarebbe bello poterle includere e far sì che JMP riempia i livelli fattoriali mancanti utilizzando un approccio di progettazione ottimale. Un esempio potrebbe essere che sto pianificando un DOE, elaboro un progetto iniziale su cui tutti sono d'accordo e poi aggiungo 1 o più fattori aggiuntivi allo studio. Vorrei includere nel progetto alcune esecuzioni predefinite (ad esempio, combinazioni previste del caso peggiore, punti centrali), quindi quei livelli fattoriali sarebbero fissi per i nuovi fattori. Invece di ricominciare da capo, vorrei utilizzare il progetto iniziale, trattandolo come covariate e poi riempire i livelli fattoriali mancanti rimanenti sui nuovi fattori per ottenere un progetto ottimale.
