Diseño de aumento del DOE con covariables¿Qué inspiró esta solicitud de lista de deseos? Se deben reclutar unidades experimentales con covariables conocidas (fijas) y asignarlas aleatoriamente a los factores a lo largo del tiempo para que sean independientes (o "equilibradas") para las covariables. Actualmente, no existe una forma automatizada de hacer esto en JMP 18.
¿Qué mejora le gustaría ver? Me gustaría que JMP permitiera covariables en la plataforma Augment Design para que las nuevas unidades experimentales con covariables fijas conocidas puedan aleatorizarse para diseñar factores que mantengan el equilibrio del diseño existente.
¿Por qué es importante esta idea? Es importante para diseñar estudios con covariables importantes conocidas y reclutamiento escalonado.
Investigación de mercado y consumoDiseño de experimentosRe: Diseño de aumento del DOE con covariables: estado cambiado a: reconocidoGracias por enviar esta sugerencia. Estamos evaluando su inclusión en una versión futura.
Re: Diseño de aumento de DOE con covariablesParece que esto ya es posible, hasta cierto punto. Me gustaría añadir otra idea a esta solicitud: covariables parciales. Es decir, tengo una tabla con covariables, pero algunas de ellas no tienen especificados sus niveles de factor. Sería útil poder incluirlas y que JMP completara los niveles de factor faltantes mediante un enfoque de diseño óptimo. Por ejemplo, estoy planificando un diseño de experimentos (DOE), se crea un diseño inicial consensuado y, posteriormente, se añaden uno o más factores al estudio. Se desea incluir en el diseño algunas ejecuciones preespecificadas (por ejemplo, combinaciones esperadas del peor caso, puntos centrales), por lo que esos niveles de factor quedarían fijos para los nuevos factores. En lugar de empezar de cero, me gustaría utilizar el diseño inicial, tratándolo como covariables, y luego completar los niveles de factor faltantes restantes para los nuevos factores, obteniendo así un diseño óptimo.
