DOE für binäre AntwortHallo,
Ich habe eine binäre Antwort F/P. Die aktuelle Ausfallrate beträgt 15 %. Es gibt 3 Faktoren, mit denen wir gerne experimentieren: X1, X2 und X3. Es gibt auch einen Sperrfaktor L mit 3 Ebenen, d. h. Linie 1, Linie 2 und Linie 3. X1 und X2 sind kontinuierlich mit zwei Ebenen. X3 ist ebenfalls kontinuierlich und pleite, da seine Einstellungen nicht genau festgelegt werden können. Wir betrachten es als kategorisch mit zwei Ebenen mit niedrigem Niveau mit Werten im Bereich (a, b) und hohen Werten im Bereich (c, d).
Ich möchte ein Experiment entwerfen, um die Ausfallrate zu minimieren. Ich bin nicht sicher, wie ich JMP dafür verwenden soll.
VersuchsplanungBetreff: DOE für binäre AntwortDer Kontext reicht nicht aus, um konkrete Ratschläge zu geben, daher hier meine ersten Gedanken/Fragen:
1. Ich gehe davon aus, dass F und P „nicht bestanden“ und „bestanden“ bedeuten. Was ist „nicht bestanden“ und „bestanden“? Ist das eine Spezifikation? Können Sie eine kontinuierliche Messung durchführen? Oder können Sie eine Messung entwickeln, die die „Phänomene“ besser quantifiziert? Ich sage das, weil attributive/diskrete kategorische Antwortvariablen ineffizient sind. Sie erfordern mehr experimentelle Einheiten, um Änderungen zu erkennen und Ursachen zuzuweisen. Sie haben außerdem den Nachteil, dass sie eine Ansammlung potenziell vieler Fehlermodi/-mechanismen sind. Haben Sie das Messsystem untersucht, das F/P kategorisiert? Sind die 15 % konsistent?
2. Ich möchte auch auf einen Unterschied hinweisen: Versuchen Sie zu erklären, warum Fehler auftreten, oder versuchen Sie, Fehler vorherzusagen? Stichproben sind möglicherweise eine effektivere Methode, Fehler zu erklären.
3. Versuchen Sie, die kausale Struktur zu verstehen oder „einen Gewinner auszuwählen“? Planen Sie eine Iteration?
4. Die Frage zur Niveaueinstellung legt nahe, dass Sie die Annahmen berücksichtigen. Im DOE wird „angenommen“, dass, wenn Sie einen Faktor auf Niveau 1 setzen, ihn auf ein anderes Niveau ändern und ihn dann wieder auf Niveau 1 zurücksetzen, dieser auf das gleiche Niveau wie beim ersten Mal gesetzt wird. Die Realität sagt jedoch, dass dies unmöglich ist, da es in allem Variationen gibt. Eine Möglichkeit, die Auswirkungen dieses Handicaps zu verringern, besteht also darin, sicherzustellen, dass die Niveaus deutlich unterschiedlich (deutlich, aber vernünftig) festgelegt werden. Und natürlich ist die Deutlichkeit über mehrere Faktoren hinweg ungefähr gleich (unvoreingenommen).
5. Ich bin nicht sicher, ob Sie alle 3 Linien blockieren müssen. Warum sind die Linien unterschiedlich? (Hypothesen) Können Sie als Ausgangspunkt die 2 Linien auswählen, die sich am meisten unterscheiden? Interessiert es Sie, ob die Faktoreffekte einer Linie sich von denen einer anderen Linie unterscheiden (RCBD)? Oder möchten Sie nur den Effekt der Linie quantifizieren und die Präzision des Designs erhöhen (BIB)?
6. Gibt es andere „Störvariablen“, die berücksichtigt werden müssen? Beispielsweise Rohmaterialchargen oder Bedienertechnik.
Betreff: DOE für binäre AntwortDanke, Statman!
F/P sind, wie Sie vermutet haben, Fail/Pass. Wir stellen Widgets her. Aus jeder Linie kommen sie entweder defekt (F) oder nicht (P). Leider gibt es keine Möglichkeit, dies kontinuierlich zu machen. Gehen Sie vorerst nur von einem Fehlermodus aus, da dieser beobachtet wird. Die 15 % sind konsistent +/- 2 %. Manchmal erreichen wir mehr als erwartet, aber die Gründe dafür sind bekannt.
Der Zweck des DOE besteht darin, die besten Parametereinstellungen zu finden, um die Ausfallrate zu minimieren ... hoffentlich deutlich unter 15 % (sagen wir auf 10 %). Wenn Sie mit Iteration Replikation meinen, können wir versuchen, mehrere Durchläufe zu wiederholen, aber wenn Sie meinen, das Experiment nach dem ersten DOE zu wiederholen, dann vielleicht, je nach Verfügbarkeit der Ressourcen. Wir können uns einfach auf zwei Linien beschränken. Unterschiede in den Linien sind uns wichtig, aber wir glauben, dass die Faktoreffekte zwischen den Linien ähnlich sein sollten.
Es gibt noch andere Störfaktoren wie z. B. die Betreiber. Das Management möchte dieses DOE natürlich innerhalb eines vernünftigen Rahmens sehr wirtschaftlich halten.
Ich hoffe, ich konnte auf Ihre Fragen/Anmerkungen eingehen.
Danke noch einmal
Betreff: DOE für binäre AntwortHallo @MarkovVaribles1 ,
@statman hat großartig geantwortet, um die Diskussion anzustoßen und zum Nachdenken über Ihr Problem und Ihre Ziele anzuregen.
Ich versuche immer noch, den genauen Komplexitätsgrad Ihres Designs/Modells zu verstehen, den Sie erreichen möchten. Dieser kann von Ihrem Ziel, der Anzahl der untersuchten Faktoren, etwaigen Einschränkungen und einer bestimmten (und vernünftigen?) Begrenzung der Anzahl möglicher/zulässiger Experimente abhängen.
Verfügen Sie bereits über historische Daten, die Sie zur Analyse der Fehlerursachen (Grundursachenanalyse zur Ermittlung der relevanten Faktoren) verwenden und die Sie möglicherweise nutzen könnten, um Ihre Daten in einem Design zu erweitern (mithilfe der Augment Design-Plattform), mit möglicherweise größeren Faktorbereichen, um den Inferenzraum zu erweitern?
Andernfalls denke ich, dass die Plattform „Custom Designs“ in Ihrem Fall geeignet sein könnte, da sie mit einer großen Vielfalt an Faktortypen und Einschränkungen (Blockierung, numerische Einschränkungen usw.) umgehen kann.
Diese Präsentation von @DonMcCormack zum Thema „ Entwerfen und Analysieren von Experimenten mit Bestehen/Nichtbestehen-Antworten “ könnte für Sie ebenfalls sehr lehrreich sein, da sie einige Hinweise zur Analyse dieser Art von Bestehen/Nichtbestehen-Antworten gibt.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen weiter.
Betreff: DOE für binäre AntwortHallo Victor_G,
Wir suchen hier nicht nach einer Ursachenanalyse. Wir haben diese Prozessparameter X1, X2, X3, die gesteuert werden können. Wenn die Antwort kontinuierlich wäre, wäre dies einfach eine faktorielle Versuchsplanung oder eine Variante davon. Da die Antwort binär ist, bietet JMP nicht die Möglichkeit, dass die Antwort binär ist. Ich habe mich gefragt, wie ich dies in JMP gestalten kann.
Ich hoffe, dies hilft, das Problem zu erklären.
Betreff: DOE für binäre AntwortDas Design ist unabhängig vom Antworttyp. Es ist die Modellierungstechnik, die vom Antworttyp beeinflusst wird. Es gibt mehrere, die für binäre Antworten geeignet sind ... beginnend mit der logistischen Regression.
Betreff: DOE für binäre AntwortWie @P_Bartell andeutet, wird die Antwort keinen Einfluss auf das Design haben.
Sie können also mehrere Designs erstellen, diese vergleichen, eines auswählen und dann eine neue Spalte hinzufügen oder den Daten- und Modellierungstyp Ihrer ursprünglichen Antwortspalte ändern, um eine binäre Antwort verwenden zu können.
Sie können sich meinen vorherigen Beitrag ansehen, um zu erfahren, wie Sie eine solche Antwort mit der Präsentation von @DonMcCormack analysieren.Betreff: DOE für binäre AntwortDanke für die Rückmeldung, aber es fehlen noch zu viele Informationen/Kontexte, um Ratschläge zu geben. Was macht ein Widget fehlerhaft? Ich meine keine Replikate, obwohl das im Wesentlichen das ist, was Sie tun, indem Sie Linien in Ihre Studie aufnehmen (d. h. Replikate = Blöcke) und das ist eine gute Idee. Ich habe eine Iteration vom ersten Designraum zum nächsten angedeutet. „ Das Management möchte dieses DOE natürlich im Rahmen des Zumutbaren sehr wirtschaftlich halten.“ Wenn sie sparen, indem sie den Inferenzraum einschränken, ist das eine SCHLECHTE Idee. Das bedeutet, dass Ihre Schlussfolgerungen auf diese Rauschbedingungen beschränkt sind. Wenn sich das Rauschen ändert, sind möglicherweise alle Ergebnisse des Experiments umsonst (das ist nicht wirtschaftlich)! Sie möchten den Inferenzraum maximieren und gleichzeitig die Präzision der Designfaktoren erhöhen. Dies erfordert den Einsatz von Strategien zum angemessenen Umgang mit Rauschen. Das Rauschen einzuschränken ist normalerweise KEINE gute Idee.
Wenn Sie sich unbedingt an die diskrete kategorische Antwortvariable halten müssen (und Sie nur eine Antwortvariable haben), empfehle ich Ihnen, Folgendes zu lesen:
Bisgaard, Søren, Howard Fuller, „Analyse von faktoriellen Experimenten mit Defekten oder fehlerhaften Elementen als Antwort“, Juni 1994, Bericht Nr. 119, Zentrum für Qualitäts- und Produktivitätsverbesserung, University of Wisconsin.
Betreff: DOE für binäre AntwortVielen Dank euch allen!
