Utilizzo di combinazioni non consentite per rimuovere un fattore dal DoECiao!
Voglio progettare un esperimento per testare la migliore configurazione in una macchina in cui uno dei fattori definisce se dovrei testare gli altri fattori. Semplificando il problema, supponiamo che la macchina abbia una (A) valvola dell'acqua: on/off. Se la valvola dell'acqua è on, allora voglio testare (B) acqua calda/fredda e (C) portata tra 5 e 7 mL/s. Quando la valvola dell'acqua è off, B e C non hanno senso.
Come dovrei progettare un esperimento in questo modo?
Riepilogo
1) Se A = acceso, allora testare B e C
2) Se A = off, allora non testare B e C
Progettazione degli esperimentiFinestreRe: Utilizzo di combinazioni non consentite per rimuovere un fattore dal DoECiao @PValueEnemy ,
Il vincolo di progettazione è molto simile al post precedente su questo argomento delle combinazioni non consentite/fattori nidificati.
Puoi leggere i seguenti post:
Combinazioni non consentite non funzionanti
Progettazione dell'esperimento - Additivi di miscela opzionali
Piano di misurazione (DoE) in cui i fattori possono essere presenti o assenti. Le interazioni e le concentrazioni sono di interesse.
DOE annidato con fattori continui?
Potrebbero esserci diverse soluzioni/soluzioni alternative per la tua situazione:
- Simply use/add a 0 level for factors B and C (you don't need a factor A for valve). B can become a 3-levels categorical factor (no water/hot/cold) and C could be discrete numeric with values 0, 5 and 7. If factors B is different from "no water" and C is different from 0, it means the valve is on. Perhaps you will have to use disallowed combinations or a candidate set approach to avoid combinations with B different from "no water" and C = 0 OR B = "no water" and C different from 0.
Example of such design with interaction and quadratic effect for C :
Vincolo :
B == "No water" & C >= 0.1 | (B == "Hot" | B == "Cold") & C <= 0.1
E la sceneggiatura:
DOE(
Custom Design,
{Add Response( Maximize, "Y", ., ., . ),
Add Factor( Categorical, {"No water", "Hot", "Cold"}, "B", 0 ),
Add Factor( Discrete Numeric, {0, 5, 7}, "C", 0 ), Set Random Seed( 1774495 ),
Number of Starts( 42311 ), Add Term( {1, 0} ), Add Term( {1, 1} ),
Add Term( {2, 1} ), Add Potential Term( {2, 2} ), Add Term( {1, 1}, {2, 1} ),
Set Sample Size( 18 ), Disallowed Combinations(
B == "No water" & C >= 0.1 | (B == "Hot" | B == "Cold") & C <= 0.1
), Simulate Responses( 0 ), Save X Matrix( 0 ), Make Design}
)
- Utilizzare un approccio di set di candidati, creando una tabella con tutte le possibili combinazioni, quindi rimuovere quelle impossibili (implicando che la valvola sia spenta e B O C sia diverso da 0/"nessuna acqua", oppure che la valvola sia accesa e B = "nessuna acqua" E C = 0). Utilizzare questo set di candidati nel progetto personalizzato per creare direttamente un progetto basato su queste esecuzioni di covariate. Ciò consente di forzare vincoli complessi in modo naturale nel progetto senza doverli specificare. Tuttavia, è necessario prestare particolare attenzione al modello in modo che i vincoli siano ben incorporati nel modello.
In ogni caso, penso che il tuo fattore A possa essere ridondante, poiché è direttamente correlato ai valori dei fattori B e C.
Spero che questa prima risposta ti dia qualche idea,
Re: Utilizzo di combinazioni non consentite per rimuovere un fattore dal DoEStai descrivendo un design annidato.
Ecco alcune informazioni sulla nidificazione:
https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/?os=mac&source=application#page/jmp/statistical-details-for-variance-components.shtml
e qui:
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9098003/
Tieni presente che con l'annidamento non si ottengono interazioni, ma effetti principali.
