Demande de renseignements sur la conception expérimentale avec JMPBonjour,
J'ai une préoccupation. Je suis débutant en conception expérimentale et je réalise des essais de formulation pour des médicaments.
Pour commencer, j’ai examiné un certain nombre de facteurs et de variables pour affiner les facteurs de ma conception expérimentale.
Je voudrais maintenant optimiser. Les paramètres sont les suivants :
- 3 réponses : Y1, Y2, Y3
- 4 facteurs, dont 3 continus (chacun avec 3 niveaux), et 1 catégorique avec 2 niveaux.
Je suis débutant avec JMP et je me demande si je dois utiliser un plan DOE optimal, un plan classique ou une conception de criblage définitive.
De plus, j'ai du mal à définir le nombre de niveaux pour les facteurs continus, qui sont à 3 niveaux.
Ma question est, dans mon cas, combien d’expériences seraient le minimum requis pour être représentatif ?
Quel est le modèle idéal pour mon projet expérimental ? Combien de répétitions recommanderiez-vous ?
Je vous remercie sincèrement d'avance pour votre aide.
Plan d'expériencesRé: Demande de renseignements sur la conception expérimentale avec JMPSalut @PolygonGiraffe5 ,
Bienvenue dans la Communauté !
Comme son nom l'indique, un plan de sélection définitif est un plan de sélection puissant utilisé au début d'un projet, avec un nombre élevé de facteurs potentiels, afin de sélectionner les facteurs actifs et importants et d'optimiser la ou les réponses, si le nombre de facteurs actifs est suffisamment faible. Les plans classiques comme le plan de surface de réponse peuvent être utilisés pour l'optimisation, mais ils ne tireront pas parti des expériences précédentes que vous avez déjà effectuées et peuvent être moins flexibles en termes de nombre d'expériences nécessaires. Une autre dernière option pourrait être l'utilisation de plans de remplissage d'espace , qui sont plus flexibles car ils ne reposent pas sur un modèle prédéfini, mais peuvent être plus coûteux à exécuter, car les points sont générés afin de couvrir l'espace expérimental de manière homogène.
Si vous avez déjà effectué une phase de sélection avec les facteurs identifiés pour la phase d'optimisation, vous pouvez essayer d'utiliser directement ces exécutions préliminaires à partir de votre conception de sélection et d'augmenter votre conception sur vos facteurs actifs avec diverses stratégies, comme l'augmentation basée sur le modèle ou l'augmentation indépendante du modèle (remplissage d'espace).
Dans le cas d'une augmentation basée sur un modèle, le nombre de niveaux de vos facteurs continus dépendra de la complexité du modèle supposé : si vous spécifiez des termes quadratiques (=2ème ordre) pour le facteur A, alors 3 niveaux seront nécessaires pour ce facteur. Sélectionner cette augmentation et spécifier un modèle de surface de réponse (avec effets principaux, interactions à 2 facteurs et effets quadratiques) pourrait être un bon début pour créer votre conception.
En cas d'augmentation du remplissage d'espace, le nombre de niveaux pour vos facteurs continus dépendra du type de remplissage d'espace et surtout du nombre total d'exécutions autorisées : plus il y a d'exécutions au total, plus chaque facteur aura de niveaux.
Concernant la question de la "représentativité" et des réplicats (plus généralement des options de création de design), c'est une question à laquelle vous devez répondre avec l'expertise du domaine et des outils statistiques comme la plateforme Compare Designs : Quel est votre objectif (explicabilité, prédictivité, les deux ?) et la précision requise (variance de prédiction maximale et moyenne par exemple) ? Quel est votre budget expérimental maximal ?
Ces questions peuvent vous aider à trouver le meilleur compromis lors de l'évaluation et de la comparaison de vos conceptions avec la plateforme Compare Designs.
J'espère que ces réponses vous aideront,
Ré: Demande de renseignements sur la conception expérimentale avec JMPBonjour @Victor_G ,
Merci pour votre réponse détaillée et claire, elle sera très utile pour la prise de décision.
J'ai toujours des difficultés à modifier le nombre de niveaux pour les facteurs continus, car il semble limité à 2 dans JMP.
Merci encore une fois pour toutes les précisions que vous avez apportées.
Cordialement,
Objet : Demande de renseignements sur la conception expérimentale avec JMPSalut @PolygonGiraffe5 ,
Concernant le nombre de niveaux pour les facteurs continus dans votre conception, vous pouvez vérifier les solutions à partir des niveaux de post-force dans DoE
Dans la plateforme de conception personnalisée, vous pouvez :
- Spécifier dans le modèle des effets d'ordre supérieur pour « forcer » la génération de conception à introduire des niveaux supplémentaires (nombre de niveaux dépendant des ordres les plus élevés des termes introduits dans le modèle),
- Utilisez le type de facteur numérique discret (en particulier si vous souhaitez que les différents niveaux ne soient pas équidistants) et spécifiez les termes appropriés dans le modèle (JMP devrait le faire par défaut avec ces termes spécifiés comme « Si possible »).
J'espère que cela clarifiera et résoudra votre problème,
Ré: Demande de renseignements sur la conception expérimentale avec JMPC'est parfait !
J'ai pu définir trois niveaux par facteur pour les facteurs numériques discrets. Par défaut, dans le modèle JMP, le paramètre "Si possible" est intégré dans sa configuration.
merci encore pour votre aide
Objet : Demande de renseignements sur la conception expérimentale avec JMPBienvenue dans la communauté !
Voir plus...Pour votre conception expérimentale, je recommande de commencer par un plan DOE optimal, car il gérera efficacement les 3 facteurs continus et 1 facteur catégoriel. Avec 3 facteurs continus à 3 niveaux, vous aurez besoin d'au moins 27 exécutions, mais l'ajout de répliques améliorera la fiabilité. Pour votre modèle, envisagez d'utiliser un modèle linéaire ou un modèle quadratique en fonction des interactions. Une seule réplique convient pour le criblage, mais davantage pour l'optimisation. Rédiger une thèse semblait une tâche impossible jusqu'à ce que je demande l'aide de
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